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Enregistrement W2052722327 · doi:10.1080/13668803.2012.724270

50 + among the 50+: who works long workweeks among older workers in Canada?

2012· article· en· W2052722327 sur OpenAlexaffabout
Gordon B. Cooke, Thomas J. Cooper

Notice bibliographique

RevueCommunity Work & Family · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork scheduleMicrodata (statistics)Job satisfactionScheduleDemographic economicsHomogeneousOlder peoplePsychologyWork (physics)Labour economicsGerontologyMedicineEconomicsSocial psychologyEnvironmental healthManagementPopulationEngineeringCensus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this short report is on workers who are 50+ years of age and who have a work schedule averaging 50+ hours per week (i.e. a ‘long workweek’), using Statistics Canada's linked Workplace and Employee Survey (WES) 2005 microdata, as well as selected qualitative study findings. The results show that the proportion having a long workweek is actually higher among older workers relative to others. Also, mean job satisfaction among older workers with a long workweek is at least as high as older workers without one, whether or not controlling for other factors. In terms of the characteristics of older workers with a long workweek, this is overwhelmingly a male-dominated group, and the majority are in a managerial/professional occupation. Thus, they do not exhibit the characteristics typically associated with those having poor quality schedules or employment. Since older workers represent a growing proportion of labour markets in industrialised nations, it is important that these workers access sufficiently attractive employment opportunities to keep them in the labour force. However, the findings provide yet another reminder that workers' scheduling realities and preferences are not homogeneous.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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