Une illustration du lien entre âge, travail et santé en fin de carrière dans les pays économiquement développés
Notice bibliographique
Résumé
Pour contrer les effets du vieillissement démographique, une plus grande participation au marché du travail des personnes vieillissantes est souhaitée dans de nombreux pays économiquement développés. Le fait que la santé se détériore avec l’âge pourrait cependant constituer un frein à une augmentation des taux de participation. Nous examinons, à l’aide de cartes thermiques, le lien entre santé et participation au marché du travail aux âges avancés en utilisant des données sur des mesures objectives de santé physique produites dans le cadre de la Health and Retirement Study (HRS) et ses études soeurs. Nous montrons que le lien entre santé et travail est relativement constant entre pays et à travers le temps, et est robuste au choix de la mesure de santé. Dans deux pays (ou groupes de pays) étudiés, sur une période couvrant environ sept ans, les personnes ayant contribué le plus à l’augmentation des taux d’activité sont celles en moins bonne santé. Nous discutons cette évolution sur fond de changements dans les programmes de retraite gouvernementaux, notamment ceux destinés aux personnes en incapacité de travailler.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 ».