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Enregistrement W4415577643 · doi:10.2196/75451

Social Cohesion, Mental Well-Being, and the Role of Smart Technology and Pet Ownership Among Social Housing Residents: Cross-Sectional Cohort Study

2025· article· en· W4415577643 sur OpenAlexvenueno aff
Emmylou Rahtz, Andrew James Williams, Tim Taylor

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)Social supportCohort studyCohortPublic housingSocial engagementSocial capitalBig data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Smart technology has been shown to have varied effects on social cohesion and mental well-being. There has been very little research on associations between pet ownership and social cohesion and mental well-being. Objective: This study aimed to explore associations between social cohesion and mental well-being and ownership of different forms of smart technology, dogs, and cats in a sample of adult social housing occupants in Cornwall, United Kingdom. Methods: This was a cross-sectional study that collected data on people's living environment, health, and well-being, including the Short Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale and an 8-item social cohesion scale. Participants were social housing residents in Cornwall in the South West of the United Kingdom. We used cross-sectional regression analyses to explore associations between people's ownership of different forms of smart technology and pets, and their reported levels of social cohesion and mental well-being. Results: There were no statistically significant associations between social cohesion and ownership of either smart technology or pets. Unadjusted regressions for mental well-being showed an association with owning a smartphone. However, after adjusting for age, gender, and socioeconomic status, this effect was no longer significant. Those who owned any smart technology (b=1.76, 95% CI 0.06-3.45; P=.04) and those who owned a games console (b=2.39, 95% CI 0.59-4.19, P=.01) had significantly higher levels of mental well-being, after adjusting for age, gender, and socioeconomic status; the effect held after social cohesion was added to the model. Counterintuitively, owning two or more dogs was associated with lower levels of mental well-being (b=-2.12, 95% CI -4.06 to -0.19; P=.03) compared with owning no dogs, after adjusting for age, gender, socioeconomic status, and social cohesion. However, there were no significant differences in mental well-being related to cat ownership. Conclusions: Previous research suggests that the beneficial effects of smart technology are context-dependent, and our results support that. While we did not observe significant effects on social cohesion, owning any smart technology or a games console specifically was associated with well-being benefits. There are limited data on pet ownership and social cohesion or mental well-being: our data suggest there is no strong relationship with social cohesion but owning multiple dogs can have negative effects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,405 · 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
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