Retirement Decisions of People with Disabilities: Voluntary or Involuntary
Notice bibliographique
Résumé
While some retirement is welcomed and on-time, other retirements are involuntary or forced due to the loss of a job, an early retirement incentive, a health problem, mandatory retirement, lack of control with too many job strains, or to provide care to a family member. An analysis of the 2002 Canadian General Social Survey reveals that 27% of retirees retired involuntarily. This research focuses on the disabled population in Canada and considers factors that influence voluntary and involuntary retirement. Further, consideration is given to the economic consequences of retiring involuntarily. This research will examine issues surrounding retirement and disability through statistical analysis of the Canadian Participation and Activity Limitations Survey (PALS) 2006 data. Methods include the use of descriptive statistics and logistic regression analysis to determine the characteristics associated with involuntary retirement. This study found that those who retired involuntarily were more likely to have the following socio-demographic and socio-economic characteristics: age 55 or less, less than high school education, live in Quebec, rent their home, and have relatively low income. They were also more likely to be worse off financially after retirement and to be receiving social assistance or a disability benefit. In terms of disability, the likelihood of retiring involuntarily was greater for those with poor health at retirement, the age of onset was over 55, higher level of severity, and multiple types of disability. For the discussion, a social inequalities framework is used, where health selection into involuntary retirement depends on social location defined by age and education. Policy initiatives that reduce the effects of disability, and allow individuals to remain in or return to the labour force such as workplace accommodations are discussed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».