Spatial distribution and temporal trends in social fragmentation in England, 2001−2011: a national study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Social fragmentation is commonly examined in epidemiological studies of mental illness as high levels of social fragmentation are often found in areas with high prevalence of mental illness. In this study, we examine spatial and temporal patterns of social fragmentation and its underlying indicators in England over time. SETTING: Data for social fragmentation and its underlying indicators were analysed over the decennial Censuses (2001-2011) at a small area geographical level (mean of 1500 people). Degrees of social fragmentation and temporal changes were spatially visualised for the whole of England and its 10 administrative regions. Spatial clustering was quantified using Moran's I; changes in correlations over time were quantified using Spearman's ranking correlation. RESULTS: Between 2001 and 2011, we observed a strong persistence for social fragmentation nationally (Spearman's r=0.93). At the regional level, modest changes were observed over time, but marked increases were observed for two of the four social fragmentation underlying indicators, namely single people and those in private renting. Results supported our hypothesis of increasing spatial clustering over time. Moderate regional variability was observed in social fragmentation, its underlying indicators and their clustering over time. CONCLUSION: Patterns of social fragmentation and its underlying indicators persisted in England which seem to be driven by the large increases in single people and those in private renting. Policies to improve social cohesion may have an impact on the lives of persons who experience mental illness. The spatial aspect of social fragmentation can inform the targeting of health and social care interventions, particularly in areas with strong social fragmentation clustering.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».