Psychosocial resources as predictors of resilience and healthy longevity of older widows
Notice bibliographique
Résumé
Many factors affect the observed increase of mortality following loss of a spouse. In the research reported in this chapter, we focus on the influence of recently recognized psychosocial resource factors in enhancing the resilience and healthy longevity of older widows. We conducted a 6.5-year longitudinal study of the mortality risk of 385 older widows, who were assessed at baseline on measures of perceived psychosocial resources, health-related self-reports, and psychological traits of challenge and control. A Cox regression analysis of predictor variables was used to examine the mortality risk related to the baseline measures of psychosocial resources and psychological trait measures. Those widows who survived longer were mainly those with higher scores on spiritual resources, and on resources of family stability, social engagement, and commitment to life tasks. In contrast, high scores on control and challenge traits had an unexpected negative effect on longevity. Our findings confirm that psychosocial resource factors have a significant effect on resilience and longevity. Introduction A broad range of factors can influence the mortality of women who have become widows. In the research reported in this chapter, we examine the extent to which key psychosocial resources influence the resilience and healthy longevity of older widows. Widowhood is a common occurrence in the lives of midlife and older women. Almost one half of women over the age of 65 years are widowed (Fields and Casper, 2001). The gerontological literature (e.g.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».