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Enregistrement W4392139051 · doi:10.1016/j.ssmph.2024.101645

Intergenerational reproduction and self-assessed mental health in adulthood in China

2024· article· en· W4392139051 sur OpenAlexaff
Xueqing Zhang, Gerry Veenstra

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMental healthRespondentEducational attainmentSocial classDemographyPsychologyGerontologyMedicinePopulationPsychiatrySociologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical and mental health disparities by socioeconomic status in China are well documented but the effects of the intergenerational reproduction in socioeconomic status on adult mental health have received little attention to date. We utilized cross-sectional data from the 2017 Chinese General Social Survey to examine the significance of intergenerational socioeconomic reproduction for differences in self-assessed mental health in a national sample of Chinese adults between the ages of 23 and 65. We documented substantial elasticities between the socioeconomic status of the survey respondents and their parents: father's education, mother's education and childhood social class were all associated with both respondent education and respondent household income. We also found that associations between parental socioeconomic status and their adult children's self-assessed mental health were partly explained by the children's own socioeconomic status. However, these pathways were noticeably moderated by age cohort. Among younger people, associations between parental socioeconomic status and mental health were mostly explained by educational attainment whereas among older people associations between parental socioeconomic status and mental health were mostly explained by household income. In general, parental socioeconomic status appear to have a greater influence on the mental health of people who grew up after the Chinese economic reform of the 1970s.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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