Advantages of Employment after Retirement – A Content Analysis Approach. What Is Academic Professional Experience Worth After Retirement Age?
Notice bibliographique
Résumé
This study is a pioneer study that examines the advantages of faculty employment after retirement age from the perspective of academic faculty. The economic-industrial literature suggests that prior experience is a major consideration in the industry, particularly in the process of selecting suppliers, and the weight given to occupational experience has an effect on other advantages as well. 108 questionnaires administered to senior faculty were collected in a case study of a single university. A combined research method including qualitative and statistical analyses was employed, with the aim of exploring the advantages of faculty employment at institutions of higher education after retirement age. The current research findings show that most of the faculty members claim that the experience accumulated by faculty who have passed the retirement age is their strongest advantage. Furthermore, professional-academic experience was found to correlate with other advantages, namely knowledge, international contacts, deeper familiarity with the global academic system, improved teaching capabilities, and improved ability to guide advanced studies. This, in addition to the advantages of personal-professional skills: more patience and greater research performance ability. The findings raise the practical question of the implications for the academic system in general and for the public academic system in particular. In other words, how does the public system of higher education translate the advantages of previous academic experience beyond retirement age? What are the benefits for colleagues, young faculty, the institutions – and the system of higher education in general, with regard to research, teaching, and contribution to the community?
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».