FAMILY CAREGIVING AND CHANGE OF RETIREMENT PLAN AMONG CANADIAN FAMILY CAREGIVERS
Notice bibliographique
Résumé
As one critical consequence of family caregiving for aging people, the literature of its impact on retirement is growing. Evidence has shown that considerable number of family caregivers changes their retirement plan to better perform caregiving tasks, but more work is needed to explore this relationship. Current study, based on the General Social Survey 2012 (Cycle-26)- Caregiving and Care Receiving, tries to build more knowledge of the effect of family caregiving on retirement planning. As a result, about 11% family caregivers change their retirement time due to caregiving responsibilities. The result of binary logistic regression (with standardized weight) shows that, when controlling the demographic information of both caregiver and care recipients, family caregivers with higher level of life accommodation (e.g. less time with children and spouse, adjustment in leisure activities and social participation, etc.), work accommodation (e.g. reduce working hours, take extra un-paid leave, etc.) and caregiving intensity are more likely to make change of retirement plan. Among those caregivers who change their retirement plan, about 57% retire earlier than their expectation, and 43% retire later. Results of binary logistic regression (with standardized weight) indicate that family caregivers who are female, with lower level of education and personal income, less workplace support are more likely to retire earlier than expectation. The findings of current study emphasize the importance to support the family caregivers with risk of retiring earlier, since retire earlier may increase their life burden in the aspects of financial competency and social activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».