Predicting Loneliness from Where and What People Do
Notice bibliographique
Résumé
The many devastating mental health outcomes associated with chronic loneliness is the motivation behind research into examining personal and demographic characteristics of the lonely. The present study sought to examine the connection of where people live (degree of urbanization) and what people do (leisure activities) with self-report of loneliness in a large sample (N = 8356) of unrelated Dutch adults. Information regarding where people live and what they do in their leisure time was entered into a regression analysis for self-reported loneliness. The overall regression was significant and accounted for 2.8% of the loneliness scale scores. Significant independent predictors for loneliness were living in heavily urbanized areas and engaging in fewer social activities. People who went sightseeing or to amusement parks/zoos or who participated in clubs reported being less lonely. Spending time using a computer predicted higher self-report loneliness scores. Consistent with previous research, after controlling for other variables, gender was not a significant predictor of loneliness but both a younger age and a curvilinear or U-shaped curve of age predicted loneliness (the younger and the much older). The results suggest that meaningful interpersonal interactions may result in lower feelings of loneliness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».