The Inequitable Burden of the COVID-19 Pandemic Among Marginalized Older Workers in the United States: An Intersectional Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has profoundly affected the lives of people globally, widening long-standing inequities. We examined the COVID-19 pandemic's impact on employment conditions by race/ethnicity, gender, and educational attainment and the association between such conditions and well-being in older adults in the United States. METHODS: Using data from the Health and Retirement Study respondents interviewed between May 2020 and May 2021 when they were ≥55 years of age, we examined intersectional patterns in COVID-19-related changes in employment conditions among 4,107 participants working for pay at the start of the pandemic. We also examined the compounding nature of changes in employment conditions and their association with financial hardship, food insecurity, and poor self-rated health. RESULTS: Relative to non-Hispanic White men with greater than high school education (>HS), Black and Latinx men and women were more likely to experience job loss irrespective of education; among those who did not experience job loss, men with ≤HS reporting Black, Latinx, or "other" race were >90% less likely to transition to remote work. Participants who experienced job loss with decreased income or continued in-person employment with decreased income/shift changes had greater prevalence of financial hardship, food insecurity, and poor/fair self-rated health than others. DISCUSSION: The impact of COVID-19 on employment conditions is inequitably patterned and is associated with financial hardship, food insecurity, and adverse health in older adults. Policies to improve employment quality and expand social insurance programs among this group are needed to reduce growing inequities in well-being later in life.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».