Family-level intelligence and maternal health: A cross-cohort, cross-generational longitudinal study using the NLSY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the association between family-level intelligence metrics, and maternal health outcomes in middle age, as captured in the National Longitudinal Survey of Youth. Building on past research documenting links between maternal intelligence and health, our study expands the inquiry by exploring how both variations and trends in family-level intelligence are associated with maternal middle-age health. We use multilevel modeling analysis to extract family intelligence levels and growth scores from children's Peabody Individual Achievement Test of math, reading recognition and reading comprehension. We use two time-points, ten years apart, to extract levels and growth scores from maternal middle-aged health data. We then use canonical correlation analysis to examine the associations between family intelligence and maternal health. Our results show a positive association between family cognition and maternal health. Families with greater math and reading recognition levels experience better levels of maternal health outcomes. Patterns also suggest that low levels in math and reading comprehension are related to larger declines in physical health. We discuss implications of intellectual development in the family, noting that higher family intelligence not only holds intrinsic value but also is associated with improved maternal health outcomes. We discuss a possible “Flynn effect transfer” within the family context, where intellectual advancement correlates with positive health trajectories in midlife mothers. Future research could extend these insights to explore further downstream effects on both maternal and child well-being.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle