Urban green space and mental health among people living alone: The mediating roles of relational and collective restoration in an 18-country sample
Notice bibliographique
Résumé
Rates of living alone, especially in more urbanised areas, are increasing across many industrialised countries, with associated increases in feelings of loneliness and poorer mental health. Recent studies have suggested that access to nature (e.g. parks and green spaces) can reduce the stressors associated with loneliness, partly through providing opportunities to nurture personal relationships (relational restoration) and engage in normative community activities (collective restoration). Such associations might vary across different household compositions and socio-demographic or geographical characteristics, but these have not been thoroughly tested. Using data collected across 18 countries/territories in 2017-2018, we grouped urban respondents into those living alone (n = 2062) and those living with a partner (n = 6218). Using multigroup path modelling, we tested whether the associations between neighbourhood greenspace coverage (1-km-buffer from home) and mental health are sequentially mediated by: (a) visits to greenspace; and subsequently (b) relationship and/or community satisfaction, as operationalisations of relational and collective restoration, respectively. We also tested whether any indirect associations varied among subgroups of respondents living alone. Analyses showed that visiting green space was associated with greater mental well-being and marginally lower odds of using anxiety/depression medication use indirectly, mediated via both relationship and community satisfaction. These indirect associations were equally strong among respondents living alone and those living with a partner. Neighbourhood green space was, additionally, associated with more visits among respondents living with a partner, whereas among those living alone, this was sensitive to the green space metric. Within subgroups of people living alone, few overall differences were found. Some indirect pathways were, nevertheless, stronger in males, under 60-year-olds, those with no financial strain, and residents in warmer climates. In conclusion, supporting those living alone, as well as those living with a partner, to more frequently access their local greenspaces could help improve mental health via promoting relational and collective restoration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».