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Enregistrement W4220653777 · doi:10.1017/s0144686x22000095

Changes in labour market histories and their relationship with paid work around state pension age: evidence from three British longitudinal studies

2022· article· en· W4220653777 sur OpenAlexaff
Karen Glaser, Giorgio Di Gessa, Laurie Corna, Rachel Stuchbury, Loretta G. Platts, Diana Worts, Peggy McDonough, Amanda Sacker, Debora Price

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity College LondonEconomic and Social Research CouncilGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPensionDemographic economicsMultinomial logistic regressionWork (physics)CohortLife course approachDisability pensionPopulationLongitudinal studyPaid workMatching (statistics)Population ageingDemographyGerontologyPsychologyLabour economicsPolitical scienceEconomicsSociologyMedicineSocial psychologyWorking hours

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many countries have implemented policies to extend working lives in response to population ageing, yet there remains little understanding of what drives paid work in later life, nor how this is changing over time. This paper utilises the 1988/89 Survey of Retirement and Retirement Plans, the 1999 British Household Panel Survey and the 2008 English Longitudinal Study of Ageing, to investigate drivers of paid work in the ten years surrounding state pension age (SPA) for women and men in, comparing cohorts born in the 1920s, 1930s and 1940s. Using optimal matching analysis with logistic and multinomial regression models, the study assesses the relative importance of lifecourse histories, socio-economic circumstances and contemporaneous factors, in determining paid work in mid- and later life. Participation in paid work in the five years preceding and beyond SPA increased markedly for men and women across cohorts, with women's lifecourses and engagement with paid work changing considerably in these periods. However, for women, a lifetime history of paid work remained a crucially important predictor of paid work in later life, and this relationship has strengthened over time. Experiencing divorce has also become an important driver of paid work around SPA for the youngest cohort. Having children later, and still having a mortgage, also independently predict labour force participation for women and men. Across all cohorts and for women and men, working at these older ages was a function of higher income and better health. These findings suggest that policies which enable people to maintain ties to paid work across the lifecourse may be more effective at encouraging later-life employment than those concerned only with postponing the retirement transition.

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 enseignants0,130
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 technologies0,0020,001
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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