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Enregistrement W3083149734 · doi:10.1093/geronb/gbaa154

Is Loneliness Adaptive? A Dynamic Panel Model Study of Older U.S. Adults

2020· article· en· W3083149734 sur OpenAlexaff
Aniruddha Das

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésLonelinessPsychologyStructural equation modelingComputer scienceCognitive psychologyEconometricsMathematicsSocial psychologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Recent evolutionary psychological theory proposes that loneliness is an adaptive mechanism, designed to trigger maintenance and repair of social ties. No population representative analyses have probed loneliness effects on sociality. The present study addressed this gap. METHOD: Data were from the 2006, 2010, 2014, and 2018 waves of the Health and Retirement Study, nationally representative of U.S. adults over age 50. Recently developed cross-lagged models with fixed effects were used to test prospective within-person associations of loneliness with specific dimensions of sociality, taking into account reverse causality as well as all time-invariant confounders with stable effects. Both gender-combined and -specific analyses were conducted. RESULTS: Loneliness did not consistently predict overall sociality: sparse linkages were found only among women. The same null pattern held with family ties. Non-family ties, in contrast, were associated with prior loneliness, but in a gender-specific way. Loneliness positively predicted women's social interactions with friends, but seemed linked to withdrawal from these relationships among men. There were indications that lonely men instead used religious attendance as a social outlet. DISCUSSION: Loneliness seems to induce domain- and gender-specific sociality responses. Findings suggest implications for evolutionary models of sociality as well as for psychosocial and physical health. Pending replication in independent samples, inferences remain tentative.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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