Partnered for health: How health interacts with partnership and how policy manages health inequality
Notice bibliographique
Résumé
Le mariage peut être avantageux pour les gens, tout autant que le tabagisme nuit à leur santé. Les hommes, en particulier, bénéficient d'une augmentation de dix ans de leur espérance de vie; pour les femmes, cette augmentation est de quatre ans. Bien que nous soyons conscients que ces inégalités existent entre les personnes célibataires et celles qui vivent en partenariat (mariage ou concubinage), il existe quatre hypothèses qui semblent indiquer en partie ce qui se passe et pourquoi il en est ainsi : les avantages du partenariat, la sélection positive, la responsabilisation et la sélection négative. Cependant, l'incidence de chacune est liée au sexe des personnes et au contexte politique au cours de leur vie. La présente dissertation s'appuie sur des données longitudinales provenant d'études par panel réalisées au Canada et aux États-Unis, afin d'examiner l'incidence variable du sexe et des politiques dans la modification des incitations en cause dans les partenariats et les types de partenariats. Nous nous concentrons sur la transition vers le partenariat comme un événement hautement sélectif qui est suivi, en théorie, par une période d'avantages sur les plans social et de la santé. Nous utilisons des courbes de santé non linéaires ajustées lissées pour illustrer la transition vers un partenariat en vue de déterminer les personnes qui entrent en partenariat, le moment qu'elles choisissent pour le faire, ainsi que les avantages que ce partenariat leur procure. Toutes les analyses sont séparées par sexe pour comprendre le rôle variable que le sexe exerce sur la découverte d'un partenaire et les avantages que procure le partenariat. Les résultats semblent indiquer que les politiques publiques, surtout celles touchant les soins de santé, déterminent l'importance de la sélection relative à la santé, et que le sexe modifie le rôle que jouent les avantages et la sélection. La présente dissertation met donc en évidence les effets non intentionnels que les politiques sociales produisent dans la détermination des personnes qui entrent en partenariat et du moment qu'elles choisissent pour le faire. En d'autres termes, le « mariage est important » seulement lorsque le fait de n'être « pas marié » (c.-à-d., célibataire ou en concubinage) est risqué.
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 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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».