The Importance of Social Groups for Retirement Adjustment: Evidence, Application, and Policy Implications of the Social Identity Model of Identity Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous work in the social identity tradition suggests that adjustment to significant life changes, both positive (e.g., becoming a new parent) and negative (e.g., experiencing a stroke), can be supported by access to social group networks. This is the basis for the social identity model of identity change (SIMIC), which argues that, in the context of life transitions, well‐being and adjustment are enhanced to the extent that people are able to maintain preexisting social group memberships that are important to them or else acquire new ones. Building on empirical work that has examined these issues in the context of a variety of life transitions, we outline the relevance of SIMIC for one particular life transition: retiring from work. We identify four key lessons that speak to the importance of managing social group resources effectively during the transition to retirement from the workforce. These suggest that adjustment to retirement is enhanced to the extent that retirees: (1) can access multiple important group memberships and the psychological resources they provide, (2) maintain positive and valued existing groups, and (3) develop meaningful new groups, (4) providing they are compatible with one another. This theory and empirical evidence is used to introduce a new social intervention, Groups 4 Health , that translates SIMIC's lessons into practice. This program aims to guide people through the process of developing and embedding their social group ties in ways that protect their health and well‐being in periods of significant life change of the form experienced by many people as they transition into retirement.
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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 | 0,020 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».