Global country‐level estimates of associations between adult height and the distribution of income
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article presents the first estimates of global associations between adult height and the distribution of income, and considers the roles of regional heterogeneity, heterogeneity across low- and high-income countries, and of infant mortality as a potential mediator. METHODS: Linear parametric and semiparametric regressions predicting mean height and sexual dimorphism in height are estimated using data on one cohort born in 1996 with height measured in 2016. Measurement error in income inequality is addressed using an instrumental variables method. RESULTS: Across countries higher income per capita is strongly associated with higher mean height, and higher income inequality is associated with lower mean height after holding mean income constant. These relationships vary with mean income: at low incomes, higher mean income strongly predicts greater height but income inequality has no statistically significant effect, whereas for high-income countries, only higher income inequality predicts lower height, and only in Europe. Sexual dimorphism in height is positively associated with mean income at low incomes, but it is not related to income inequality. CONCLUSIONS: Controlling for income inequality has modest effects on a positive height-income gradient. Greater inequality predicts lower height after holding income per capita constant, suggesting that mean height should be used with caution as a proxy for standard of living in some contexts. The extent to which these associations reflect causality running from economic conditions to height cannot be determined from these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».