Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article porte sur une étude exploratoire des facteurs d’ordre individuel qui influencent la prise de la retraite anticipée. Les hypothèses formulées sont les suivantes : la prévision d’un revenu élevé à la retraite, l’autoévaluation négative de l’état de santé et un environnement de travail défavorable influencent la décision de l’individu de prendre une retraite anticipée. Cette étude a pour but de saisir les caractéristiques individuelles susceptibles d’expliquer le processus de décision de la retraite anticipée, par opposition à la retraite normale. Un questionnaire a été soumis à 141 retraités bénéficiant du régime de retraite du Mouvement des caisses populaires et d’économie Desjardins. Les résultats démontrent que ceux qui ont pris une retraite anticipée occupaient un emploi monotone, répétitif et difficile physiquement. De plus, ils ont participé aux cours de préparation à la retraite dans une plus forte proportion que ceux qui ont opté pour la retraite normale. Par ailleurs, la satisfaction ressentie envers la mise en valeur des capacités et la supervision du travail ainsi que l’aspect social observé dans le milieu de travail distinguent les individus qui ont pris une retraite normale.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».