The social gradient in Subjective Well-being (SWB)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Social gradient in Subjective wellbeing (SWB) exists in countries, and in individuals, either rich or poor, and the pattern can be seen when looking at the factors of Socio-economic Position (SEP) is a strong predictor of SWB and as well as a popular concept in health and happiness research. \n\nAim: The main aim of this paper is firstly, to determine whether there are socio-economic gradients in SWB, and secondly, to evaluate how are different socioeconomic variables are associated with different measures of SWB. \n\nMethod: This is a cross-sectional study that uses data from a survey titled "People's Views on Socioeconomic Position" that was conducted in three countries: the UK, the US, and Canada. The main analysis was conducted by means of multiple linear regression analysis, which was used to investigate the association of SEP with SWB, measured by four different SWB outcome variables: Global life Satisfaction (GLS), Personal wellbeing index (PWI), Job satisfaction, and Meaningfulness. Education, household income, relative income, Childhood financial circumstances (CFC), father´s education, mother´s education, and being born native along with demographic variables (age, sex, marital status, and country ) are the independent variable. \n\nResults: The four measures of SWB were significantly impacted by SEP. The relationship between the four SWB measures with education, relative income, and childhood financial circumstances all showed statistically significant associations. This indicates that higher education, relative income, and CFC influenced SWB positively. Marital status was significantly and positively associated with SWB. The additional thing to note is, when relative income is considered, the magnitude of the link between absolute income and SWB broadly disappeared and turns insignificant. \n \nConclusion: This study reported indicates an existence of a social gradient in SWB. It was noticed that education, relative income, CFC and marital status have the greatest influence on SWB. Lower levels of education, low relative income, poor childhood financial circumstances, and being single predict lower SWB. \n Keywords: Social Gradient, Subjective Well-being, Socioeconomic Position, Personal wellbeing Index, Global Life satisfaction, Job Satisfaction, Meaningfulness
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».