Reimagining the Self at Late-Career Transitions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is scant empirical work exploring academic physicians' psychosocial adjustment during late-career transitions or on the factors that influence their retirement decisions. The authors examine these issues through the lens of sociopsychological identity theory, specifically examining how identity threat influences academic physicians' decisions about retirement. METHOD: Participants were academic physicians at a Canadian medical school and were recruited via e-mail requests for clinical faculty interested in discussing late-career and retirement planning issues. Participants included 15 males and 6 females (N = 21; mean age = 63, standard deviation = 7.54), representing eight specialties (clinical and surgical). Data were collected in October and November 2012 via facilitated focus groups, which were digitally recorded, transcribed verbatim, and anonymized, then analyzed using thematic analysis. RESULTS: Four primary themes were identified: centrality of occupational identity, experiences of identity threat, experiences of aging in an indifferent system, and coping with late-career transitions. Identity threats were manifested in apprehensions about self-esteem after retirement, practice continuity, and clinical competence, as well as in a loss of meaning and belonging. These identity challenges influenced decisions on whether to retire. Organizational and system support was perceived as wanting. Coping strategies included reimagining and revaluing various aspects of the self through assimilating new activities and reprioritizing others. CONCLUSIONS: Identity-related struggles are a significant feature of academic physicians' considerations about late-career transitions. Understanding these challenges, their antecedents, and their consequences can prepare faculty, and their institutions, to better manage late-career transitions. Individual- and institution-level implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».