Social differentials in older persons’ employment in Canada, Denmark, Sweden and the UK in 2010-15
Notice bibliographique
Résumé
Background Rising life expectancy in the developed countries creates opportunities to extend working lives past 65 years yet a knowledge gap exists in understanding who already works past this age and any social differentials that may exist. Our study describes employment rates of those aged 65-75 years of age by educational level, health status and sex, across four different welfare states – Canada (CAN), Denmark (DK), Sweden (SE) and the United Kingdom (UK). The objective of the study is to identify country-level policies that encourage extended working lives. Methods The study examined employment rates for those aged 65-75 years by educational level, health status (having limiting longstanding illness (LLI) or not) and sex for the period 2010-2015 using nationally representative cross-sectional survey data from Canadian Community Health Survey, the Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe for Denmark and Sweden and the English Longitudinal Study of Ageing. Results In all countries, employment rates were highest among high-educated healthy men (all countries over 25%) and lowest among low-educated women with LLI (all countries under 5%). Older UK workers are less likely to work past 65 years than those in CAN, DK and SE. For women, employment rates were highest in Sweden. Among persons with low education and LLI, women had considerably lower employment rates than men in all four countries (men: 21.6% in CAN; 11.1% in DK; 16.8% in SE and 4% in the UK compared to women: 3.8% in CAN; 2.5% in DK; 3.5% in SE and 3.4% in the UK). Conclusions In all countries, employment rates among adults aged 65-75 differed substantially by educational level and employment rates were lower among persons with health impairments across all education groups. There was little country variation in employment rates for low-educated unhealthy women, suggesting current policies in the four countries are not effective at mitigating social differentials in this vulnerable group. Key messages: Overall higher employment rates in Sweden suggest that social democratic policies may be better for extending working lives. Social differentials in employment rates exist across all four countries among working past 65 years, especially for unhealthy low-educated women.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».