THE CO-EVOLUTION OF PERSONAL NETWORKS AND LONELINESS FOLLOWING WIDOWHOOD FOR MEN AND WOMEN
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Late-life transitions such as widowhood often re-calibrate people’s close personal networks. Some network change—particularly growth in network size and closer geographic access to network members—is assumed to protect against loneliness, but scholars have yet to systematically examine these processes post widowhood. This study uses data from four waves of the German Aging Survey (DEAS), conducting gender-specific hybrid panel modeling to estimate both within- and between-individual effects of (1) network conditions up to seven years past widowhood, and (2) the effects of network change on loneliness. Results reveal that network size takes on a reversed U-shape: Germans becoming widowed tend to see an influx of new core ties from beyond their family, but this trend slows and reverses with time. There was also some evidence of non-linear change related to distance: geographic distance to core network members tended to shrink following widowhood before expanding back outward. Furthermore, moderation analyses an important role for these network characteristics on loneliness. Larger non-kin networks in the aftermath of widowhood partially alleviated the loneliness associated with that transition. The role of geographic proximity was gender-specific, as widowed men with nearby non-kin ties were most protected against loneliness, whereas widowed women fared best if their kin ties were farther away. Altogether, this study presents novel insight into how personal networks evolve after widowhood, revealing the nuanced, gendered ways that networks adapt. Efforts to reduce loneliness after widowhood may consider how gender roles and expectations shape the transmission and meaning of companionship and support.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».