The Co-Evolution of Personal Networks and Loneliness Following Widowhood: Resources or Costs for Older Men and Women?
Notice bibliographique
Résumé
Drawing from the life-course framework and an integrated model of social resources and social costs, this article investigates (1) the dynamics of personal network changes, (2) their impact on loneliness following widowhood, and (3) the gender-specific effects of these changes. Analyzing panel data from the German Ageing Survey ( N = 7,012; observations = 20,816) using multi-level mixed-effects models, the study reveals a modest expansion in non-kin networks and the number of children in networks after widowhood. Additionally, the findings indicate that over time, widowed individuals generally experience a reduction in the distance to their nearest network members, particularly kin. Growing non-kin networks are associated with lower loneliness following widowhood. Geographic changes in networks display gender-specific patterns: proximity to children is linked to reduced loneliness for widowed men, but greater loneliness for widowed women. These results underscore the complex and gendered nature of relational adaptations to widowhood, highlighting that network changes can offer both benefits and challenges during life transitions. The study also suggests that considering opportunity costs can be a valuable extension of the social cost framework.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».