Reading books in the second half of life: What correlations are there with aspects of quality of life and health?
Notice bibliographique
Résumé
This DZA Aktuell is intended to provide an initial contribution on book reading and possible positive correlations with health-related aspects in the second half of life. In addition to differentiations according to age, gender and educational status, correlations between the volume of reading and emotional well-being (positive affect), subjective health and cognitive performance are presented.Key messages:The average number of books read has remained largely stable over the last 20 years. People between the ages of 46 and 85 read an average of eight to nine books a year between 2008 and 2021, compared to just seven in 2002.Around two-fifths of people in the second half of life are avid readers, reading at least 6 books a year. A good quarter of all respondents, on the other hand, do not read at all.A differentiation by education and gender clearly shows that highly educated people and women are particularly likely to be avid readers. In 2021, around half belonged to the group of avid readers, but also a good quarter of respondents with a low level of education. However, reading has nothing to do with age. All age groups read roughly the same amount.Over 85 per cent of avid readers reported positive feelings. Among non-readers, this proportion was significantly lower at 72 per cent to 79 per cent.Almost two thirds of avid readers rate their health as good or very good. Among non-readers, on the other hand, there are roughly as many people with poor as good subjective health.In the cognition test conducted in 2017, 96 per cent of avid readers scored well. This was only the case for around 89 per cent of non-readers
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».