Social Networks in the Aging Process: Geographical Configurations and Related Network Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Research on social isolation and loneliness in later life has emphasized family, especially nearby members, as important sources of support. Meanwhile, non-proximate and non-kin relationships have become more prevalent in older adults’ close personal networks. The present dissertation re-evaluates the role of geographic proximity and the retention of non-kin network ties to provide additional insights into older adults’ social connectedness and vulnerability to social isolation. The dissertation consists of three empirical chapters, each using longitudinal survey data from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE), featuring a social network module in selected waves. In the first empirical chapter, latent classes highlight the geographic layouts of older adults’ connections with family members and non-kin ties. Results show that more dispersed geographic configurations have become more common in older Europeans’ core discussion networks. Meanwhile, dispersion does not necessarily translate to lower emotional closeness with network members or decreased network satisfaction. In the second chapter, I implemented a fixed-effect model to scrutinize network losses, namely how one’s relationship and proximity to a lost connection have different impacts on loneliness. I find that network losses in proximity, even for non-kin bonds, are associated with higher loneliness. In contrast, even family losses may not exacerbate loneliness when they happen at a distance. Meanwhile, the introduction of new network members is significantly protective against network losses, including the more consequential losses of family and non-kin confidants in proximity. In the third chapter, I used logistic regression to examine whether individuals in restricted networks consisting only of a partner are less likely than others to bring in additional ties when they experience a network member loss. About a quarter of partnered older Europeans turn out to occupy such partner-exclusive networks, a rate highest among men and childless individuals. Contrary to the expectation that people in such networks are particularly vulnerable to isolation when losing their sole confidant, I find that many manage to recruit additional network members—including connections at relatively far distances. Nevertheless, men and individuals in their 60s are least likely to replenish their networks when experiencing partner losses due to death.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».