Relationship between Self-Reported Neighborhood Safety and Happiness and Life Satisfaction among Women in Low-Middle Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Measures related to subjective well-being such as perceived happiness and life satisfaction are becoming increasingly popular among health researchers due to their strong correlation with longevity and all-cause mortality. Previous studies have focused on the role of environmental safety on female empowerment. However, not much is known about the impact of environmental risk factors such as perceived safety on subjective well-being, especially in the low-middle-income countries (LMICs). The present study aims to investigate the association between self-reported safety and self-reported happiness and life satisfaction among women in selected LMICs in Asia and Africa. Methods: We analyzed cross-sectional data from eleven countries on 186,388 women aged 15–49 years from the sixth round of the Multiple Indicator Cluster Survey. The outcome measures were self-reported happiness and life satisfaction, and their associations with the safety indicators (i.e., feeling unsafe in the neighborhood and at home) were calculated using generalized ordered logit models by adjusting for relevant sociodemographic factors. Results: The highest percentage of feeling very unsafe both in the neighborhood (39.3%) and at home (26.5%) was reported in Iraq, while Tonga had the highest percentage of reporting both feeling very safe in the neighborhood (55.3%) and at home (54.9%). The odds of self-reported worsening life satisfaction were higher among women who reported feeling very unsafe in the neighborhood [OR = 1.43, 95% CI = 1.36,1.50] and at home [OR = 1.13, 95% CI = 1.08,1.19]. Feeling of being very unsafe in the neighborhood [OR = 1.16, 95% CI = 1.10,1.22] and at home [OR = 1.65, 95% CI = 1.57,1.74] also showed strong positive association with self-reported unhappiness. Conclusions: Our findings from eleven LMICs across Asia and Africa indicate that lack of environmental safety may negatively impact subjective well-being among women. Further research is necessary to explore the root causes of insecurity and design intervention programs aiming to promote women’s psychosocial health and well-being.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».