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Enregistrement W3176581403 · doi:10.1016/j.ssmph.2021.100849

The shifting income-obesity relationship: Conditioning effects from economic development and globalization

2021· article· en· W3176581403 sur OpenAlexafffund
Min Zhou

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésGlobalizationObesityEconomic inequalityIncome distributionEconomic globalizationEconomicsDistribution (mathematics)Development economicsDemographic economicsEconomic growthInequalityMedicineMarket economyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature has long been debating whether it is high-income or low-income individuals who face higher risks of obesity. In this study I contend that this mixed record about the income-obesity relationship is the result of a failure to account fully for macro-level social contexts. The income-obesity relationship is not uniform in all societies but is conditioned by macro-level social contexts including the society's economic development and involvement in globalization. The 2011 Module on Health and Health Care of the International Social Survey Programme (ISSP) provides an ideal opportunity for testing the complex income-obesity relationship in a cross-country setting. Employing multilevel models with cross-level interactions, this study finds that the shift in the effect of income from obesity-promoting to obesity-depressing is facilitated by both economic development and globalization. Under the combined forces of economic development and globalization, obesity increasingly becomes a burden of the poor in a society and the social distribution of obesity increasingly mirrors existing social inequality. Nevertheless, the economic development and globalization thresholds for shifting into a significant obesity-depressing effect of income are high.

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)0,011
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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