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Enregistrement W2891389000 · doi:10.3386/w18229

Health and Work at Older Ages: Using Mortality to Assess the Capacity to Work across Countries

2012· preprint· en· W2891389000 sur OpenAlexaff
Kevin Milligan, David A. Wise

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésWork (physics)GerontologyMedicineEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health and longevity have increased substantially over the last 50 years, yet the labor force participation of older men has declined in most developed countries. We use mortality as a measure of health to assess the capacity to work at older ages in 12 OECD countries. For a given level of mortality, the employment rates of older workers vary substantially across countries and over time within countries. At each mortality rate in 2007, if American men between the ages of 55 and 69 had worked as much as American men in 1977 they would have worked an additional 3.7 years between ages 55 and 69. That is, men in this age range in 2007 would have had to work 46.8 percent more to work as much as men with the same mortality worked thirty years earlier in 1977. Comparing across countries, at each mortality rate in 2007, to match the work of American men, French men for example would have to work 4.6 years more between the ages 55 to 69 than they actually did work. We also find that there is little relationship across countries between mortality improvements and the change in employment at older ages.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,816
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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