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Enregistrement W2899515558 · doi:10.1017/s0714980818000466

The Unbearable Lightness of Being Retired

2018· article· fr· W2899515558 sur OpenAlexaff
Michelle Pannor Silver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLightnessPsychologyAestheticsArtArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Dans cette étude qualitative, j’ai utilisé une approche fondée sur la gérontologie narrative pour examiner les perceptions liées à la retraite dans un groupe de 26 hommes et femmes qui ont pris leur retraite après un mandat de chef de la direction. Le guide d’entrevue a pris en compte la perspective du parcours de vie. Trois thèmes clés ont émergé : 1) l’importance de la productivité et du réseautage, alors que les participants gravissaient les échelons de l’entreprise ; 2) le sentiment d’avoir une date « meilleur avant » et d’avoir cédé aux pressions de la société en faveur de la retraite ; et 3) l’impression troublante de se sentir insignifiant à la retraite tout en ayant le désir de poursuivre l’épanouissement personnel en continuant à travailler contre rémunération. Après une carrière marquée par des réalisations pionnières, les participants ont éprouvé un sentiment insoutenable de légèreté lors de l’abandon des responsabilités professionnelles. Ces résultats mettent en lumière l’importance de la perspective de parcours de vie pour examiner la retraite à la fois comme une expérience personnelle et un phénomène social. Les résultats contribuent également à la compréhension théorique du vieillissement productif en illustrant comment les idées préconçues sur la productivité contrastent avec les aspirations associées à une retraite remplie de loisirs, d’une manière qui pourrait réduire les contributions à l’emploi de certaines personnes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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