WHO NEEDS THEIR NEIGHBORS? EXPLORING NEIGHBORHOOD DISPARITIES IN COGNITIVE FUNCTION THROUGH PATH ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neighborhoods are diverse and may or may not present opportunities for stress reduction or social engagement depending on their qualities. Based on the stress connectome (Dum et al., 2019), psychosocial stress may accelerate cognitive aging, which explains place-based disparities in cognitive function. This study examines two attributes of the neighbourhood environment, and their potential to influence cognitive function through semantic fluency.Using aggregated baseline (cross-sectional) data from N=1,010 neighborhoods with 5 or more respondents in the Canadian Longitudinal Study on Aging, we examined the effects of neighborhood greenness and cohesion on aggregates of age-, sex-, and education-adjusted cognitive test scores. Participants were community-dwelling adults aged 44 and above. Semantic fluency was assessed using the Animal Fluency Test (AFT). Delayed recall was assessed using Rey’s Auditory Verbal Learning Test (RAVLT), whereas executive function was assessed using Mental Alternation Test (MAT). Neighborhood qualities were found to affect delayed recall (B=.34, p<.001) and executive function (B=.42, p<.001) through semantic fluency (B=.08, .10, p<.01). Semantic fluency fully mediated the effects of neighborhood attributes on cognitive function. Further stratifying these neighborhoods by socioeconomic status showed that cohesion has stronger effects in poorer neighborhoods (B indirect=.104) than richer neighborhoods (B indirect=.066). The effect of greenness was no longer significant upon stratification. Neighborhoods offer an important social arena for adults in mid- and late-life to practice conversing, especially in poorer neighborhoods, which improves cognitive function. Creating opportunities for socialization by improving cohesion and neighborhood parks may reduce place-based disparities in cognitive health. Causality remains to be ascertained.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».