The association between well-being and belonging differs across census-defined neighbourhoods for Ontario youth
Notice bibliographique
Résumé
• Individual and neighbourhood differences explained variance in well-being. • Various individual, interpersonal, and neighbourhood factors predicted well-being. • Census characteristics did not predict youth well-being. • The relationship between belonging and well-being differed across neighbourhoods. • Effect modification on the belonging/well-being association was observed. The goal of the current study was to explore the association between belonging and well-being in children and youth. Close attention was paid to the role of neighbourhoods, where associations were permitted to operate differentially across youths’ local environment, in addition to individual and interpersonal factors that may account for this effect modification. Data came from a regional survey in Southern Ontario designed to monitor well-being in young people (n = 1842; aged 9-18 years). Youth provided their forward sortation area (FSA), permitting linkage with 2021 census-defined socioeconomic status (SES) and immigration levels. Two-level multilevel models revealed statistically significant variance in well-being at neighbourhood (11.1%) and individual (88.9%) levels (plus error). A random slope was observed for belonging, suggesting that the belonging/well-being association varied across neighbourhoods. Greater well-being was observed in youth born outside of Canada, and when youth reported higher family or friend support, and neighbourhood safety and resources. Effect modification (moderation) on the belonging/well-being association was observed for gender, family support, country of birth, and neighbourhood safety. Findings affirm theoretical models suggesting that well-being in young people emerges in a complex multilevel ecology. There is an ongoing need for public health programs that are sensitive to local geographic differences, while considering the role of belonging within the proximal and distal social contexts of young people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 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 | 0,004 | 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 ».