Social capital, SES and health: an individual-level analysis . Soc Sci Med
Notice bibliographique
Résumé
Stimulated by the finding (Kawachi et al., 1997) that social capital in communities may mediate the relationship between income inequality and health status, this article describes relationships between individual-level elements of social capital — trust, commitment and identity in the social-psychological dimension; participation in clubs and associations and civic participation in the action dimension — and self-rated health status, before and after controlling for human capital (socioeconomic status measured by income and education), using survey data collected in Saskatchewan, Canada (n = 534, 40 % response rate). Income (P = 0.001) and education (P< 0.001) were related to health in the expected directions. Both income (P = 0.002) and education (P = 0.004) were related to health among the elderly; education (P = 0.035) to health among the middle-aged; and neither among the youthful respondents. Frequency of socialization with work-mates (P = 0.019) and attendance at religious services (P = 0.034) had the strongest (and positive) relationships with health of the social engagement questions, even after controlling for human capital, and participation in clubs and associations was positively related to health among the elderly (P = 0.009). But for commitment to one’s own personal happiness (P = 0.039), trust, commitment and identification of various kinds were not significantly related to health. Civic participation was also unrelated to health. The main conclusion is that little evidence was found for compositional eects of social capital on health. Secondary findings are that the relationship between SES and health was the same for men and women and strongest among the elderly; that socialization with colleagues from work is relevant and that attendance at religious
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».