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Enregistrement W4412746398 · doi:10.1016/j.socscimed.2025.118447

The legacy of the Northern Irish ‘Troubles’ and disability rolls

2025· article· en· W4412746398 sur OpenAlexfundno aff
Anne Devlin, Declan French, Duncan McVicar

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilOffice of the First Minister and Deputy First MinisterQueen's UniversityHealth and Social Care Research and Development DivisionMedical Research CouncilPublic Health AgencyCentre for Ageing Research and Development in IrelandWolfson FoundationQueen's University BelfastUnited Kingdom Clinical Research CollaborationWellcome Trust
Mots-clésIrishGerontologyMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disability benefit recipiency rates have been persistently higher in Northern Ireland (NI) than the rest of the UK for decades. Receipt of Disability Living Allowance (DLA), a social security payment designed to cover the additional costs of living with a disability, was proportionally around twice as high in NI compared to the rest of the UK at its 2016 peak. This paper uses data from the Northern Ireland Cohort of Longitudinal Ageing survey to examine whether one potential contributory factor, exposure to the conflict, can explain variations in DLA receipt among older working-age people in Northern Ireland. Conflict-related fatality rates at the area level are used to account for potential endogeneity in reporting past exposure to trauma. While most of the NI population in the age bracket examined (50-64 years) were exposed to the conflict in some way, more intense exposure to the conflict is found to increase the likelihood of DLA receipt by 21 percentage points. We also find a substantial impact on mental ill health. This research has significant policy ramifications both in NI but also across the UK at a time of particular interest in disability benefit receipt as well as contributing to the wider post-conflict literature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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