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Enregistrement W4377239003 · doi:10.9734/bpi/rhdhr/v7/9843f

Determination of Subjective Well-being among Empty-nest Elderly and Its Related Factors in Guangdong Province, China

2023· book-chapter· en· W4377239003 sur OpenAlexaboutno aff
Hou Yongmei, Zixu Guo, Que Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyHappinessChinaUrbanizationGeographySocial supportStratified samplingPopulationIndustrialisationPsychologySocioeconomicsGerontologyMedicineSociologyPolitical scienceSocial psychologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the arrival of an aging society and the acceleration of globalization, industrialization, and urbanization, there are more and more empty nest elderly. It is expected that by 2030, the elderly population in China will be nearly 300 million, and the proportion of empty nest elderly households will reach 90%. The living conditions of empty nest elderly people are not only related to their physical and mental health, but also to the stability of the country and social development. The aim of this study is to explore the status of happiness and social support of empty nesters in Guangdong Province and analyze the relationship between the above two variables. Totally 1148 empty nesters (776 males, 734 females) from 5 cities in Guangdong province are selected by stratified random sampling and conducted with Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness (MUNSH), Social Support RatingScale (SSRS), Mini-Mental State Examination (MMSE) and a self-edited questionnaire on the general information. The survey results indicate the following 3 points. First, The total score of MUNSH is (10.20±6.37). Second, the total score and the scores of the 3 dimensions of objective support, subject support, the use of support in SSRS are (30.79±5.51), (9.24±2.37), (19.38±4.95) and (9.22±2.15) respectively. Third, multiple variable linear regression show that the following 9 factors (\(\beta\)=.217, .316, .152, .587, .513, .146, .166, .114, .198 respectively, all P< .05) are positively associated with the total score of MUNSH, like living mode, marital status, educational level, health status, pensions level, frequency of children visiting, whether like to play old-type poker or mahjong, whether keep pets, and social support total score. Some items are negatively correlated with MUNSH scores (\(\beta\)=-.413, -.521, -.130, -.077, all P< .05), such as self-rated loneliness degree, whether worry about medical expenses, housing problems, whether need to get the day-care orlegal aid services. It is therefore suggested that the physical health, personal economic condition, leisure interest, children’ care, and social support may be related factors of subjective well-being among empty-nest elderly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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