Religiosity and health: A global comparative study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to understand global connections between indicators of religiosity and health and how these differ cross-nationally. Data are from World Values Surveys (93 countries, N=121,770). Health is based on a self-assessed question about overall health. First, country-specific regressions are examined to determine the association separately in each country. Next, country-level variables and cross-level interactions are added to multilevel models to assess whether and how context affects health and religiosity slopes. Results indicate enormous variation in associations between religiosity and health across countries and religiosity indicators. Significant positive associations between all religiosity measures and health exist in only three countries (Georgia, South Africa, and USA); negative associations in only two (Slovenia and Tunisia). Macro-level variables explain some of this divergence. Greater participation in religious activity relates to better health in countries characterized as being religiously diverse. The importance in god and pondering life’s meaning is more likely associated with better health in countries with low levels of the Human Development Index. Pondering life’s meaning more likely associates with better health in countries that place more stringent restrictions on religious practice. Religiosity is less likely to be related to good health in communist and former communist countries of Asia and Eastern Europe. In conclusion, the association between religiosity and health is complex, being partly shaped by geopolitical and macro psychosocial contexts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».