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Enregistrement W2300646829 · doi:10.3233/wor-152114

Canadian government’s framing of ageing at work and older workers: Echoing positive ageing models

2015· article· en· W2300646829 sur OpenAlexafffundabout
Martine Lagacé, Isaac Nahón-Serfaty, Joëlle Laplante

Notice bibliographique

RevueWork · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWorkforceAgeingAging in the American workforceFraming (construction)Thematic analysisGovernment (linguistics)Active ageingProductivityPopulation ageingPolitical scienceOlder peoplePublic relationsEconomic growthSociologyGerontologyEconomicsQualitative researchMedicineEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public representations of ageing can influence how individuals perceive their own experience of ageing. Results of studies on the OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development)'s governmental messages on older workers suggest that they are mainly constructed around economic productivity and personal responsibility. OBJECTIVE: The goal of this study is to examine how the Canadian government frames issues around ageing, work and older workers. Canada is facing a rapidly ageing workforce, hence the importance of examining how the government discusses ageing at work. METHOD: A thematic content analysis was conducted on a total of 154 government web pages. RESULTS: Results revealed that predominant themes revolve around economic challenges resulting from an ageing workforce. Older workers are depicted as a key component for the (economic) management of an ageing workforce. More specifically, older workers who intend to continue working are highly valued in the government's messages which present them as productive citizens and role models for "ageing well". CONCLUSION: Canada's response to the challenges of an ageing workforce echoes the underlying standards of positive ageing models, which may generate, perhaps inadvertently, a new form of ageism by creating intra-and intergenerational divides in the workplace.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0230,015
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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