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Enregistrement W4415172848 · doi:10.1002/hsr2.71371

How Is One's Own and (Ex‐)Partner's Professional Prestige Associated With Loneliness and Isolation? Findings Based on Cross‐Sectional Data From Middle‐Aged and Older Adults Living in Germany in 2022/2023

2025· article· en· W4415172848 sur OpenAlexaff
André Hajek, Larissa Zwar, Razak M. Gyasi, Dong Keon Yon, Hans Oh, Pınar Soysal, Supa Pengpid, Karl Peltzer, Hans‐Helmut König

Notice bibliographique

RevueHealth Science Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesUniversitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
Mots-clésLonelinessPrestigeSocial isolationOccupational prestigeSocial statusLongitudinal dataLongitudinal study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Thus far, very little is known about the association between occupational prestige and loneliness. Thus, our aim was to investigate how (1) one's own professional prestige, (2) the professional prestige of one's partner and (3) the professional standing of one's last spouse (for those without a spouse) are associated with loneliness and isolation. Methods: = 3059 individuals; average age was 67.0 years, 52.2% female). Psychometrically sound instruments were used to measure the key variables. Sociodemographic, lifestyle- and health-related covariates were added to the linear regression model. Results: Higher own professional prestige was associated with lower loneliness and social isolation scores. In contrast, the professional prestige of one's partner and the professional standing of the last spouse (for those without a spouse) were both not significantly associated with loneliness and social isolation. Conclusion: Data suggest that one's own favorable professional prestige was associated with lower loneliness and social isolation levels, whereas the professional prestige of the (ex-)partner was unrelated to such social factors. Future longitudinal studies should analyze whether changing to a job with more professional prestige might be associated with changes in loneliness and social isolation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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