Self-rated health among elders in different outmigration areas—a case study of rural Anhui, China
Notice bibliographique
Résumé
China has been a rapid growing economy in recent decades. Part of its economic development engine comes from internal rural-urban migration. The decades-long rural-urban migration is the result of China’s long-lasting uneven development between its urban and rural areas and its income and resource distribution inequality. Rural Anhui is one of the most affected outmigration regions of China. The absence of young and middle-aged villagers changed its natural villages’ demographics. It broke the self-sufficient rural family structure and their traditional lifestyle with no societal infrastructure to replace family support. Meanwhile, it created aging communities—particularly in relatively poorer villages. This study investigates rural elder villagers’ perception of their physical health in the context of rural-urban migration. It explores the reality of the left-behind rural aging population—their real life challenges and regional disparities reflected in their self-rated health status: those who are living in a relatively poorer region (county) tend to have significantly lower self-rated health (SRH) scores than their counterparts in wealthier areas. Women tend to have lower SRH scores than men, and living alone elders tend to perceive their own physical health to be poorer than others. These findings also show that regional economic condition affect individual lives, women are more vulnerable, and healthy personal interaction is an essential element for wellbeing.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».