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Enregistrement W3083858404 · doi:10.1017/s0714980820000173

Let’s Work Together: Assessing the Impact of Intergenerational Dynamics on Young Workers’ Ageism Awareness and Job Satisfaction

2020· article· en· W3083858404 sur OpenAlexaffabout
Najat Firzly, Lise Van de Beeck, Martine Lagacé

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionJob satisfactionPsychologyPath analysis (statistics)Social psychologyGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies suggest that intergroup contact has a positive effect on older workers' perception of ageism and satisfaction. This study aims at assessing such relationships amongst Canadian younger workers. Precisely, in light of the intergroup contact theory (ICT), it was first hypothesized that a positive perception of intergenerational workplace climate (IWC) and knowledge sharing practices (KSP) increase younger workers' awareness of ageist behaviors targeting older peers. Second, it was hypothesized that such awareness has a positive effect on young workers' level of satisfaction. Relying on a cross-sectional design composed of 612 participants, path analysis was conducted. Findings suggest that whereas KSP increases younger workers' awareness of ageist behaviors towards older workers, this is not the case for IWC. On the other hand, both IWC and KSP have a direct and positive impact on younger workers' level of satisfaction. Theoretical and practical implications of findings are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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