Measuring Social Participation in the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Large data sets have the potential to reveal useful information regarding social participation; however, most data sets measure social participation via individual items without a global assessment of social participation. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used data from the Health and Retirement Study (HRS) to assess whether 8 items from questionnaire pertaining to social participation (religious attendance, caring for an adult, activities with grandchildren, volunteering, charity work, education, social clubs, nonreligious organizations) formed a reliable, cohesive scale and to explore the predictive validity of this scale. We included respondents 65 years and older in the HRS who returned the psychosocial questionnaire in 2010 and 2012 with responses to the social participation items (n = 4,317 and n = 3,978). Three scales were explored: SoPart-30 using the original scoring; SoPart-10 using modified scoring; and SoPart-5 using dichotomous scoring. RESULTS: Five items were retained as a single factor for each scale, and graded response models and Mokken scale analysis confirmed the scale items with the SoPart-10 scale having the highest reliability (alpha = 0.74). DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Results suggest that a scale derived from the social participation items in the HRS may be useful in characterizing general social participation levels and identifying modifiable factors that can promote it in older populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».