PERSONALITY, SOCIAL ISOLATION, AND LONELINESS: CROSS-SECTIONAL DATA FROM THE CANADIAN LONGITUDINAL STUDY ON AGING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Good social connection is associated with better health. However, the relationships between distinct aspects of objective and subjective social connection, and how personality traits may impact these relationships, are not well-understood. For example, in predicting loneliness, personality could moderate the impact of objective social connection by influencing the way social relationships are evaluated. We used cross-sectional Canadian Longitudinal Study on Aging data (n=27,765), collected between 2015 and 2018, to explore the potential confounding or modifying effects of personality traits on the associations between social isolation and loneliness score among 46-90 year-olds. We estimated associations using ordered logistic regression models, whereby the outcome was the loneliness score and exposures were social isolation and each of five personality traits (extraversion, agreeableness, conscientiousness, emotional stability, and openness). We produced three sets of models (social isolation only; personality trait only; and social isolation, personality trait and their interaction) and conducted all analyses stratified by sex and adjusting for potential confounders. We found that, for both males and females, social isolation and each of the five personality traits were associated with loneliness scores (p< 0.001), however, with only one exception (openness among females), there was no statistical evidence that personality modified the association between social isolation and loneliness. Our findings have potential implications for research assessing the health effects of social connection and personality as well as intervention studies that target social isolation as means of addressing loneliness.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».