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Enregistrement W4293051456 · doi:10.1002/ajcp.12624

The gendered relationship between cumulative exposure to lower community attachment and adolescent health

2022· article· en· W4293051456 sur OpenAlexaff
Gum‐Ryeong Park, Jinho Kim

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Community Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth psychologyConfoundingSelf-rated healthLongitudinal studyAdolescent healthPsychologyCommunity healthPsychological interventionPublic healthAssociation (psychology)Cumulative effectsLongitudinal dataDemographyMedicineEnvironmental healthDevelopmental psychologyGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines whether the longitudinal association between cumulative exposure to lower community attachment and adolescent health differs by gender. Using seven waves of the Korean Children and Youth Panel Survey spanning 2010-2016, this study examines the association between cumulative exposure to lower community attachment and self-rated health among Korean adolescents. This study estimated fixed-effects models to account for unobserved confounders at the individual level. Fixed-effects estimates revealed that cumulative exposure to lower community attachment is associated with a decreased likelihood of reporting excellent health. Starting from the initial exposure, girls' self-rated health continued to deteriorate over time. In contrast, boys' self-rated health decreased for up to 3 years of persistent exposure, but has since returned to pre-exposure levels. The association between cumulative exposure to lower levels of community attachment and a decline in self-rated health is more pronounced among girls than boys. Gender-specific community-based interventions during adolescence may be required to promote adolescent health and well-being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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