MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394004804 · doi:10.1016/j.ssresearch.2024.103011

Dyadic contagion in cognitive function: A nationally-representative longitudinal study of older U.S. couples

2024· article· en· W4394004804 sur OpenAlexaff
Aniruddha Das

Notice bibliographique

RevueSocial Science Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingUniversity of Michigan
Mots-clésAllostasisPsychologyCognitionAllostatic loadStructural equation modelingPath analysis (statistics)PopulationDevelopmental psychologyPsychological interventionMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Later-life cognitive function is strongly influenced by one's environment. At this life stage, a partner's behaviors and attributes-including their own cognitive status-are a key environmental determinant. A recent "social allostasis" theory also yields specific predictions on patterns of mutual influence-or "contagion"-in cognitive function. Yet, no population representative studies have examined these coupled dynamics. Using recently developed fixed-effects cross-lagged panel modeling (FE-CLPM) methods and ten-year data from the Health and Retirement Study-nationally-representative of U.S. adults over 50-the current study filled this gap. Results supported dyadic cognitive contagion over the long- but not short-run. Short-term associations suggested intriguing "cognitive cycling" possibilities among both men and women that need further investigation. Overall, results supported a theoretical model of coupled "cognitive careers," and relational inducement of allostatic load. Especially among men, recurrent impulses also cumulatively induced substantial path-dependent cognitive improvements, supporting the added value of repeated over one-time interventions. Theoretical and substantive implications are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueSocial Science ResearchMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207