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Enregistrement W2106208348 · doi:10.1017/s0144686x14000713

Previous employment histories and quality of life in older ages: sequence analyses using SHARELIFE

2014· article· en· W2106208348 sur OpenAlexfundno aff
Morten Wahrendorf

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFifth Framework ProgrammeAGE-WELL
Mots-clésUnemploymentDemographyGerontologyQuality of life (healthcare)PsychologyDemographic economicsMedicineSociologyEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article summarizes previous employment histories and studies associations between types of histories and quality of life in older ages. Retrospective information from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) was used and the occupational situation for each age between 30 and 65 of 4,808 men and 4,907 women aged 65 or older in Europe was considered. Similar histories were regrouped using sequence analyses, and multi-level modelling was applied to study associations with quality of life. To avoid reverse causality, individuals with poor health prior to or during their working life were excluded. Men's employment histories were dominated by long periods of paid employment that ended in retirement (‘regular’ histories). Women's histories were more diverse and also involved domestic work, either preceding regular careers (‘mixed’ histories) or dominating working life (‘home-maker’ histories). The highest quality of life was found among women with mixed histories and among men with regular histories and late retirement. In contrast, retirement between 55 and 60 (but not earlier) and regular histories ending in unemployment or domestic work (for men only) were related to lower quality of life, as well as home-maker histories in the case of women. Findings remain significant after controlling for social position, partnership and parental history, as well as income in older ages. Results point to the importance of continuous employment for health and wellbeing, not only during the working life, but also after labour market exit.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,069 · 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

Citations57
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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