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Enregistrement W2323057216 · doi:10.1037/a0038731

Retirees’ motivational orientations and bridge employment: Testing the moderating role of gender.

2015· article· en· W2323057216 sur OpenAlexaff
Yujie Zhan, Mo Wang, Junqi Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBridge (graph theory)PsychologySocial psychologyLabour economicsPolitical scienceEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bridge employment refers to the labor force participation after people retire from career jobs. It is becoming a prevalent phenomenon for retirees transitioning from employment to complete work withdrawal. Building on existing literature on retirement transition and older adults' work motivation, the present study examined the effects of 3 motivational orientations (i.e., status striving, communion striving, and generativity striving) in relating to retirees' bridge employment participation (i.e., bridge employment status and bridge employment work hours). This study also applied the social gender role theory to examine the effect of gender in moderating the effects of motivational orientations. Data from 507 Chinese retirees in Beijing revealed that communion striving and generativity striving were positively related to bridge employment participation. Further, gender moderated the effect of status striving such that status striving was positively related to bridge employment participation for male retirees but not for female retirees. In addition, exploratory analysis was conducted to examine the effects of the same set of motivational orientations on postretirement volunteering activities. Results showed that status striving was negatively related to volunteering after retirement. The findings are discussed in terms of their theoretical implications for the bridge employment literature and practical implications for recruiting and retaining older workers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,091 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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