Factors Contributing to Unexpected Retirement and Unemployment in Adults Over 50 Years Old in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
Older adults are increasingly important to maintaining stable workforces. As such, factors contributing to early workforce exit must be identified. This study aimed to identify predictors of unexpected retirement and unemployment at older age, with respect to psychological constructs, resulting adverse behaviors, and health-related factors reflecting functional status. Data were extracted from The Irish Longitudinal Study on Ageing (TILDA) to predict unexpected retirement and unemployment in older adults in Ireland. Increasing age, increasing number of impairments in activities of daily living, and frailty status of "pre-frail/frail" (relative to non-frail) increased the likelihood of unexpected retirement; while greater numbers of physical limitations and "pre-frail/frail" status significantly predicted unemployment at older age. Pre-frail/frail status or reduced physical capability for everyday tasks may adversely affect older individuals' ability to obtain and/or maintain employment. These findings advance the current understanding of factors associated with unexpected retirement and unemployment at older ages. Findings may aid in identifying strategies to extend working life and to aid at-risk older adults, and may inform components of care on which to focus to minimize loss of function and mobility, and maintain independence, with aging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».