Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior to the housing crisis in 2008, research had seldom been conducted on the effects of housing foreclosures on health outcomes. Even though national housing markets have somewhat recovered from the 2008 recession, mortgage loan borrowers across the U.S. remain adversely impacted by the foreclosure crisis. Objectives: The purpose of this research is to evaluate the relationship between foreclosure rates and mental and physical health outcomes, at the U.S. state-level, over a period of seventeen years (2000-2016). This study expects that all the seven health variables in question will share a significant positive relationship with foreclosure. Methods: In this study (N=816), panel regression analysis, using a fixed effects model, is used to analyze the relationship between the two economic variables and seven health variables in question. Results: A significant positive relationship exists between foreclosure and the following health outcomes: major depressive disorder (0.35*** p < 0.001, CI = 0.26 — 0.43), nutritional deficiencies (3.80*** p < 0.001, CI = 3.04 — 4.57), and self-harm and interpersonal violence (0.71*** p < 0.001, CI = 0.55 — 0.86). The health outcomes shown to share a statistically significant negative correlation between foreclosure include: anxiety disorders (0.52*** p < 0.001, CI = -0.60 — -0.44), alcohol use disorders (0.41*** p < 0.001, CI = -0.57 — -0.25), and drug use disorders (0.24*** P = 0.001, CI = -0.39 — -0.10). No significant relationship was elucidated between foreclosure and hypertensive heart disease. Conclusion: Although significant relationships were uncovered between foreclosure and rates of major depressive disorder, nutritional deficiencies, and self-harm and interpersonal violence, more research is required to further evaluate the relationship between economic outcomes and health outcomes. Specifically, more research is necessary to unveil the relationships between foreclosure and the health outcomes: anxiety disorders, drug use disorders, alcohol use disorders, and hypertensive heart disease. Keywords: foreclosure, health, unemployment, major depressive disorder, anxiety disorder, nutritional deficiencies, self-harm and interpersonal violence, drug use disorder, alcohol use disorder, hypertensive heart disease
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».