Housing systems, housing insecurity, and life satisfaction: a multilevel analysis of 158,765 individuals in 32 countries
Notice bibliographique
Résumé
Across nations, housing insecurity has been shown to affect life satisfaction. However, it is unclear (a) for whom housing insecurity affects life satisfaction and (b) whether and how housing systems moderate the association between housing insecurity and satisfaction. This study aims to reduce such knowledge gaps. We used data from the Gallup Poll that collects socioeconomic status and living standards from 158,765 individuals in 32 countries between 2016 and 2022. Multi-level regression was conducted to estimate the association between housing insecurity and life satisfaction, and the moderating effects of individual level employment status and country level housing systems. Housing insecurity significantly predicts a decrease in one’s life satisfaction. However, the association between housing insecurity and life satisfaction is moderated by individual level employment status and country-level housing characteristics. In low homeownership countries compared to high homeownership countries, the impact of housing insecurity on life satisfaction is more attenuated for part-time workers than for full time workers. Similar results are found for countries with a larger social housing stock when compared to those with lower stock. Investing in social housing not only reduces housing insecurity, but it is also conducive to mitigating the impact on the life satisfaction of the socioeconomically disadvantaged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».