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Enregistrement W3173740238 · doi:10.1177/08982643211029174

Homeownership and Psychological Resources Among Older Adults: Do Gender and Mortgage Status Moderate Homeownership Effects?

2021· article· en· W3173740238 sur OpenAlexaff
Gum‐Ryeong Park, HyunJee Park, Jinho Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepressive symptomsPsychologyHealth and Retirement StudyGerontologyDemographyMedicinePsychiatryCognitionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This study examined whether homeownership is associated with life satisfaction and depressive symptoms among older adults aged 65 or over and whether these associations differ by gender. This study further distinguished mortgagors from owner-occupiers. Methods: Using six waves of the Korean Longitudinal Study of Ageing ( N = 3540), we used generalized estimating equations as well as random- and fixed-effects regression analyses. Results: Gender-stratified fixed-effects models showed that the associations between homeownership and psychological resources are largely driven by men. Owner-occupiers are more satisfied with life and report fewer depressive symptoms than renters. By contrast, although mortgagors are more satisfied with life than renters, they have depressive symptoms similar to those of renters. These patterns are more pronounced among men than women. Discussion: Our findings lend support to policies that promote affordable homeownership as a way to reduce social inequalities in psychological well-being and health, especially among older men.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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