Literacy and self-rated health: Analysis of the Longitudinal and International Study of Adults (LISA)
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between education and health is well-established. The empirical literature finds that individuals with higher levels of education experience lower risks of poor health outcomes compared to individuals with less education. Outstanding to this literature is the examination of a dimension of education - literacy - and its association with health. The objective of this study was to examine the relationship between literacy (reading, numeracy) and health (self-reported health). We use data from the 2012 wave of the Canadian Longitudinal International Survey of Adults (LISA). The LISA includes rich information on health, broader sociodemographic characteristics (income, age, sex, etc.) as well as information on literacy skills from the Program for International Assessment of Adult Competencies (PIAAC). Using logistic regression, we first reaffirm the association between education and self-reported health. We then find that after controlling for measures of literacy, understood as proficiency in reading and numeracy, the magnitude of effect of education on health is reduced. Skills in literacy reduce the risk of reporting poor health, but only for the older subset of respondents (ages 40-65). Our results suggest that literacy should not be understated in empirical research on education and health, and in fact serve to sharpen our understanding of how education impacts health by drawing attention to indirect pathways.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».