Understanding older adults’ labour market trajectories: a comparative gendered life course perspective
Notice bibliographique
Résumé
The recent push to keep older adults in the labour force glosses over who is likely to follow what kind of employment trajectory and why. In this paper, we broaden understandings of later-life labour market involvement by applying a comparative gendered life course perspective. Our data come from the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe and the Health and Retirement Study (US), two representative panel studies of individuals aged 50-plus. Using a unique modeling strategy, we examine employment biographies for older women and men from four nations with diverse policy regimes (Germany, Italy, Sweden, and the US), along with their links to family experiences and earlier attachment to the labour force. We find that, in every nation, women prevail in groups representing a weak(er) attachment to the labour market and men in groups signifying a strong(er) attachment. However, this pattern is much stronger for Germany and Italy than for Sweden and the US. Similarly, both family experiences and prior employment matter more for later-life labour market involvement in Germany and Italy. Our findings demonstrate that older adults’ employment trajectories are gendered; moreover, there is evidence that they are influenced by policies related not only to paid work but also to caregiving, and by those affecting not only current decisions but also those made earlier in the life course.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».