The effects of disability status and perceived neighbourhood cohesion and safety on adverse childhood experiences among college students
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs) are early traumatic events that can have adverse long-term developmental effects on a person's health and well-being. Individuals with disabilities are at a greater risk of all types of ACEs. However, the impact of having a disability and neighbourhood context on ACEs is under-researched, and even less is known about whether neighbourhood cohesion and safety affect the relationship between disability status and ACEs. The purpose of this study is to examine the direct and indirect pathways between disability status, childhood neighbourhood environment and ACEs. The final study sample of this study was 2,049 college students, consisting of 494 students with disabilities and 1,555 students without disabilities from six universities in the U.S. and Canada between March 2016 and June 2017. Data analysis included Pearson correlations and structural equation modelling procedures using Stata 16 software to test a partial mediation model. Having a disability has both a direct effect and an indirect effect through the neighbourhood environment on ACEs after controlling for socio-demographic characteristics associated with neighbourhood environment or ACEs. The findings suggest that neighbourhood cohesion and safety can be a mediator between disability status and ACEs, and the potential cumulative risk and protective factors that can contribute to ACEs. To elucidate the relationship between disability status and a higher risk for ACEs fully and prevent ACEs that can negatively impact the long-term health outcomes, greater attention to environmental risk and protective factors is urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».