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Enregistrement W7007598764

Ailing inequality: the impact of economic inequality on health in Canadian cities 2001-2011

2019· dissertation· en· W7007598764 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGini coefficientInequalityEconomic inequalityCensusMultilevel modelAmerican Community SurveyPercentileOddsSurvey data collectionSocial inequality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous research investigating the relationship between economic inequality and health finds mixed results, both within Canada and other nations.This may be because the effect is mixed in more equal countries, such as Canada; that most Canadian empirical studies do not use multilevel modeling to separate area and individual effects; and that the association is often only tested at one point in time.This thesis tests the hypothesis that there is an inverse relationship between economic inequality and health using two representative datasets and a multilevel modeling approach at three time points.Methods: Data from the Canadian Census/National Household Survey and the Canadian Community Health Survey (CCHS) were merged so that more than 125,000 CCHS respondents were nested in 130 cities for census years 2001, 2006, and 2011.The association between economic inequality and self-rated health (SRH) was tested using multilevel logistic regression, adjusted for individual-level and city-level covariates.Economic inequality was calculated using the Gini coefficient of weighted census respondents aged 25-64, with over $1,000 in annual employment income.Other measures of inequality were also considered (Theil Index, 90/10 percentile ratio), along with provincial fixed effects to examine the robustness of the results.Results: A one unit increase in the Gini coefficient was associated with an increased likelihood of poorer SRH (OR: 1.02; 95% CI 1.00-1.04) in 2001 and 2011, but not in 2006.Compared to those living in cities with lower levels of inequality, respondents living in cities characterized by higher levels of inequality had modestly higher odds of rating their health poorer, except in 2006.Further analysis show that the association between economic inequality and SRH is fairly robust to the choice of inequality metric and but sensitive to the consideration of provincial/territorial effects. Conclusion:We find that there is variation in economic inequality between cities, but that this variation is not systematically associated with variation in SRH.Higher economic inequality is moderately associated with poorer SRH in Canadian cities in 2001 and 2011, but not in 2006 or when including provincial/territorial effects.Further research should investigate provincial/territorial effects and the differing results for 2006.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,324 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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