Reciprocal Relationship between Social Support and Psychological Distress among a National Sample of Older Adults: An Autoregressive Cross-Lagged Model
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Dans cette étude, nous avons examiné les relations longitudinales entre les cinq dimensions de soutien social et la détresse psychologique afin de déterminer si (1) le soutien social est lié à niveaux subséquentes de la détresse psychologique ; ou (2) si les niveaux de détresse psychologique ont été liés à des niveaux ultérieurs de soutien social ; ou (3) si la détresse et le soutien avaient une relation réciproque (bi-directionnel) à travers le temps. L’étude a examiné le rapport bidirectionnel longitudinal entre les dimensions différentes du soutien social et la détresse psychologique, en utilisant un modèle autorégressif de corrélation avec décalage pour cinq périodes de données. Nous avons trouvé des preuves (d’appui) de la relation réciproque entre le soutien affectueux et la détresse. L’augmentation de la détresse psychologique etait liée à des niveaux élevés de la suite des interactions sociales positives et significativement liée a un soutien par la suite plus émotionnel et informationnel. Aucune relation significative n’a été trouvée entre un soutien tangible et structurelle et la détresse psychologique. Cette étude démontre que les différents types de soutien sont associés avec la détresse psychologique d’une manière correspondante et que la détresse psychologique peut être important, deux ans plus tard, pour prévoir des niveaux de soutien social.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".