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Enregistrement W2962745394 · doi:10.1093/socpro/spz022

As Goes the City? Older Americans’ Home Upkeep in the Aftermath of the Great Recession

2019· article· en· W2962745394 sur OpenAlexafffund
Markus H. Schafer, Jason Settels, Laura Upenieks

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésRecessionContext (archaeology)Socioeconomic statusGreat recessionEmbeddednessDemographic economicsGeographyLaggingSurvey data collectionEconomic growthSocioeconomicsSociologyDemographyEconomicsPopulationMedicineLabour economicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The private home is a crucial site in the aging process, yet the upkeep of this physical space often poses a challenge for community-dwelling older adults. Previous efforts to explain variation in disorderly household conditions have relied on individual-level characteristics, but ecological perspectives propose that home environments are inescapably nested within the dynamic socioeconomic circumstances of surrounding spatial contexts, such as the metro area. We address this ecological embeddedness in the context of the Great Recession, an event in which some U.S. cities saw pronounced and persistent declines across multiple economic indicators while other areas rebounded more rapidly. Panel data (2005-6 and 2010-11) from a national survey of older adults were linked to interviewer home evaluations and city-level economic data. Results from fixed-effects regression support the hypothesis that older adults dwelling in struggling cities experienced an uptick in disorderly household conditions. Findings emphasize the importance of city-specificity when probing effects of a downturn. Observing changes in home upkeep also underscores the myriad ways in which a city's most vulnerable residents- older adults, in particular-are affected by its economic fortunes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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