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Enregistrement W2895557285 · doi:10.1002/hpm.2672

A healthy weight improves life satisfaction

2018· article· en· W2895557285 sur OpenAlexaff
Nazim Habibov, Alena Auchynnikava, Rong Luo, Lida Fan

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrdered probitLife satisfactionConfoundingBody mass indexOrdinary least squaresProbit modelOrdered logitPsychologyIndex (typography)HappinessDemographyEconometricsSocial psychologyStatisticsEconomicsMedicineMathematicsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we examine the effects of having a healthy weight in form of a healthy body mass index (BMI) on life satisfaction using the data from a diverse sample of 27 post-communist transitional countries. We find that a healthy BMI significantly raises life satisfaction, while an increase in BMI reduces life satisfaction. We also find that the positive effect of a healthy BMI on life satisfaction substantially diminishes as the political and economic situation improves. Equally, the positive effect of healthy BMI on life satisfaction is considerably lower for those who exhibit higher levels of institutional trust and express trust in government, parliament, and political parties. Classic regression models such as ordinary least squares (OLS) and ordered probit significantly underestimate the true effect of healthy BMI on life satisfaction. Such results suggest that unobserved confounders, measurement error, or their interplay appear to be the main source (s) of bias that eventually lead to a significant underestimation of the true effect of BMI on life satisfaction through classic regression models.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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