CHILDHOOD SOCIOECONOMIC STATUS GRADIENTS IN FUNCTIONAL LIMITATIONS: THE ROLE OF MACRO-ECONOMIC CONTEXT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A large number of studies have documented an association between childhood socioeconomic status (SES) and adult health or illness. However, relatively little is known about how this SES-health gradient varies across macro-economic contexts. The current study examined state-level mean income as a moderator of the association between the education level of a person’s parents and functional limitations in the United States (N = 10,685, Mean age = 47.7, SD = 13.6, 51% female, 86% White; 6% Black; 8% other or missing). Data were from an economic time series database (1917-2018) and the Midlife in the United States Study (MIDUS). Time series data were merged with MIDUS data (1995 core sample and 2012 refresher) by state of residence and year to determine exposure to state economic characteristics during three periods of the life span: prime working years (ages 30-55), early adulthood (20-25) and childhood (0-15). Results indicated that the SES-functional limitations gradient was attenuated for those who lived in a state with a higher mean income from ages 30-55, 20-25, and 0-15 (p’s < .05). The moderating role of state-level economic exposures between ages 30 and 55 (but not at earlier life stages) differed by gender such that the attenuation of the SES-functional limitations gradient in more affluent states was more strongly evident among females than males. Findings suggest that the role of childhood SES in later life health varies across state-level economic contexts with notable differences by gender and age group. Future directions and policy implications are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».