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Enregistrement W2006655992 · doi:10.1017/s071498080000372x

Later-Life Career Disruption and Self-Rated Health: An Analysis of General Social Survey Data

2003· article· en· W2006655992 sur OpenAlexaffabout
Yunzhao He, Angela Colantonio, V. Marshall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJob lossGeneral Social SurveyPsychologyGerontologySelf-rated healthCausationDemographyDemographic economicsMedicineSocial psychologySociologyPolitical scienceUnemploymentEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The transition from employment to retirement is changing dramatically in Canada and other industrialized societies, with a decreasing proportion of working life being spent in stable career progression. This study used a sample of 2,592 subjects, aged 45 to 64, from the 1994 General Social Survey of Canada (GSS): Cycle 9, to describe situations of later-life career disruption (LLCD) in older workers in Canada and to investigate the association between LLCD and self-rated health. Results showed that a large proportion of older Canadian workers had experienced such LLCD as job interruption and job loss. Experience of job loss and job interruption over the prior 5-year period was found to be significantly associated with poor self-rated health, after controlling for age, education, body mass index, and activity limitation. However, after excluding respondents whose LLCD was known to be due to poor health, job interruption and job loss were separately found not to be significantly associated with poor health. The complexity of the findings and the direction of causation between LLCD and self-rated health, as well as some methodology issues, are discussed. Areas of future research are indicated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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