On the quality of adjustment to retirement: The longitudinal role of personality traits and generativity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although psychological factors have been explored in relation to other life transitions, their influence on retirement adjustment quality has been largely overlooked. This study assessed the contribution of personality traits and generativity before retirement in the prediction of hedonic and eudaimonic well-being at two temporal points after retirement. METHOD: This article analyzes data from the Midlife in the United States (MIDUS) longitudinal sample. Specifically, it uses a subsample of people who were not retired at Time 1, but were 9 years after at Time 2 (n = 548) and 18 years after at Time 3 (n = 351). RESULTS: After controlling both for initial values on hedonic and eudaimonic well-being and for the effects of personal attributes and resources, higher scores on Extraversion at Time 1 significantly predicted hedonic well-being at Time 2, whereas lower scores on Neuroticism and higher scores on generativity at Time 1 significantly predicted eudaimonic well-being at Time 2. Neuroticism and generative concern at Time 1 remained significant in the prediction of eudaimonic well-being at Time 3. CONCLUSIONS: The study shows that personality traits and generative concern at midlife explain a meaningful part of the variation in individuals' quality of subsequent retirement adjustment.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle