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Enregistrement W2894764913 · doi:10.1111/jomf.12534

Caregiving and Union Instability in Middle and Later Life

2018· article· en· W2894764913 sur OpenAlexafffundabout
Margaret J. Penning, Zheng Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Marriage and the Family · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCohabitationDemographyPsychologyMarital statusPopulationStressorGerontologyPolitical scienceMedicineClinical psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study addressed the implications of informal caregiving for subsequent union instability in middle and later life, focusing on associations between gender and union type (marital, cohabiting) and the risk of separation or divorce within heterosexual unions. Background: Although caregiving is widely reported to be stressful and to have negative implications for the health and well‐being of individual caregivers, its implications for union stability are less clear. This is particularly evident with regard to middle‐aged and older adults in both marital and cohabiting unions. Yet caregiving may increase separation or divorce risk by operating as a stressor on the marital or union relationship, leading to lower union quality and subsequent dissolution. Method: Using retrospective data on union histories for a national population‐based cohort of married or cohabiting Canadian men and women aged 45 years and older ( N = 17,194), Cox proportional hazard models were used to examine the main and interactive effects of caregiving history, union type, and gender on union dissolution from age 45 to the time of the survey. Results: Caregiving was more destabilizing when it involved cohabiting rather than marital unions and female rather than male caregivers. Conclusion: These findings suggest that caregiving is associated with union dissolution but that the type of union and gender need to be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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