Do neighbourhood challenges affect the mental health of residents? Insights from the 2018 and 2021 Canadian Housing Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neighbourhood physical and social disorders are shown to have adverse impacts on residents’ mental health. Identifying and addressing neighbourhood challenges is crucial for promoting social cohesion and mental well‐being. Nonetheless, there is a dearth of research on this important topic within Canada, prompting a comprehensive evaluation of the association between neighbourhoods’ challenges and self‐rated mental health. Using the 2018 (N = 61,021) and 2021(N = 40,988) Canadian Housing Surveys and employing logistic regression models for comparative analysis, we found that residents of neighbourhoods with challenges including harassment, drug use, drunkenness, unsafeness at night, noise, smog/air pollution, garbage litter, and vandalism, reported lower odds of positive mental health (PMH) both pre‐pandemic and during the COVID‐19 pandemic. Also, females reported lower odds of PMH both pre‐pandemic and during the pandemic. However, residents with post‐secondary educational attainment, those from wealthy households, and those in two‐member households, significantly reported PMH before and during the pandemic. Civic engagement with the local community also correlated more with PMH, but pre‐pandemic only. Provincial variations were further observed. Thus, we concluded that neighbourhood challenges contribute to poor mental health. Socio‐economic and provincial differences underscore the importance of tailored interventions and support systems for mental health across regions. However, it is important to highlight that the self‐reported nature of our data may result in biased perceptions. That is, participants’ existing poorer mental health status may influence their opinions about the neighbourhoods. Also, the tendency of social desirability to influence responses may suggest a bidirectional neighbourhood‐mental health relationship.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».