Investigating the relationship between social capital and self-rated health in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Much research has examined the relationship between social capital and self-rated health in developed countries. Few studies, however, have investigated this important relationship in developing countries. This study examined this research gap using data from the National Income Dynamics Study (NIDS), the first nationally representative panel study in South Africa. Information regarding social capital norms of reciprocity, association activity, trust and group membership was assessed in NIDS. Self-rated health was collected at Wave 1 in 2008, and Wave 2 in 2010 2011. The final sample consisted of 8866 respondents. Mixed effects models were fitted to predict self-rated health in Wave 2, using lagged covariates (from Wave 1). The results indicated that individual personalised trust, individual community service group membership and neighbourhood personalised trust were beneficial to self-rated health. Reciprocity, associational activity and other types of group memberships were not found to be significantly associated with self-rated health. Results indicate that both individualand contextual-level social capital are associated with self-rated health. Policy makers in South Africa may want to consider social capital, in addition to other well-known social determinants of health, when implementing policies to improve the health of its population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».