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Enregistrement W2126645740 · doi:10.1177/0164027506292241

Productive Activity in Later Life

2006· article· en· W2126645740 sur OpenAlexaff
Janet Fast, Donna Dosman, Lori J. Moran

Notice bibliographique

RevueResearch on Aging · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnpaid workPaid workTime-use surveyWork (physics)CohortLife course approachDemographyWork hoursDemographic economicsGerontologyPsychologySociologyEconomicsWorking hoursLabour economicsMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors examined time spent on paid and unpaid work across the life course and historically to reflect on connections between activity patterns and macroeconomic events. The authors conducted quasi-cohort analysis on time-use data over 30 years to examine trends in paid and unpaid work. Women aged 40 years and older spent more time on paid work and less time on unpaid work between 1971 and 1998. Men’s paid work time decreased between 1971 and 1981 and between 1992 and 1998 but increased between 1981 and 1992, paralleling economic cycles. Paid work declined in later life, both in cross-sections and within birth cohorts, for men and women, and it declined more rapidly with each successive survey year. Unpaid work peaked around the usual retirement age for men and women in all birth cohorts. Retired seniors remained engaged in productive activities into later life, making a partial substitution of one form of productive engagement for another.

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)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,466
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,087 · 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

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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