Bienestar material de la provincia de residencia e inactividad fÃsica
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Estimar la asociación entre el bienestar material de la provincia de residencia y la inactividad fÃsica durante el tiempo libre en la población española mayor de 15 años. Métodos: Los datos proceden de la encuesta de Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud, realizada por el Instituto Nacional de EstadÃstica en 1999. Se analizaron los datos de 24.561 mujeres y 21.133 varones. Se consideró un sujeto inactivo cuando declaraba no realizar ningún tipo de actividad fÃsica durante el tiempo libre. La medida de bienestar material fue la renta per cápita de la provincia agrupada en cuartiles. La medida de asociación entre la renta per cápita y la inactividad fÃsica fue la odds ratio (OR) estimada mediante modelos logit multinivel. Resultados: En los individuos ≥ 45 años de edad se encontró una asociación entre la renta per cápita y la inactividad fÃsica. Las provincias con mayor renta per cápita presentaron la menor prevalencia de inactividad fÃsica. No obstante, la OR de mayor magnitud se encontró en el cuartil 2 de renta per cápita, no observándose diferencias estadÃsticamente significativas entre el cuartil más rico y el cuartil más pobre. Al ajustar por caracterÃsticas socioeconómicas y otras variables individuales, esa asociación persistió en las mujeres y desapareció en los varones. En las mujeres la asociación fue mayor en el grupo de ingresos personales más bajos. Conclusiones: Los resultados sugieren que en las mujeres mayores de 45 años la inactividad fÃsica podrÃa estar relacionada no sólo con las caracterÃsticas individuales, sino también con el contexto socioeconómico del área de residencia.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".