Factors affecting adjustment to retirement among retirees’ elderly persons
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim : The loss of work through retirement is one of the major adjustments for individual ages. For many, this is the first indicator of the impact of aging. Aim of the study was to identify factors affecting adjustment to retirement among retirees' elderly persons. Method : Cross-sectional descriptive design was adopted. This study was conducted at Waiting Lounge of El Ahly Bank, Nasser Bank, and Faculties of Commerce, Medicine, Science and Veterinary affiliated to Mansoura University, Dakahlia Governorate, Egypt. 210 retirees' elderly person who represented the participants of the current study retired since one year and more. Data was collected using Self-Administered Questionnaire, Retirement Adjustment Scale, and Retirement Resources Inventory. Results: None of the retirees' elderly (100.0%) attended a preparation program for retirement. The total mean score of retirement adjustment scale correlated significantly and positively to the total mean score of the physical, financial, social, and mental resources. Additionally, there is a significant relation between preparation for retirement and the total mean score of retirement adjustment scale. Conclusion: It can be concluded that adjustment to retirement was affected by the retirees’ gender, marital status, level of education, type of job before retirement, job condition, and place of work. In addition, adequate resources as physical, financial, social support and mental capacity are associated with better adjustment to retirement.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».