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Enregistrement W4312003156 · doi:10.1093/geroni/igac059.3077

THE SENIOR COMMUNITY SERVICE EMPLOYMENT PROGRAM: NEW DATA ON OLDER ASIAN WORKERS

2022· article· en· W4312003156 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Ho, Patrick Ho Lam Lai, Cal Halvorsen

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)FeelingService (business)Social workPsychologyMedicineGerontologyPolitical scienceBusinessSocial psychologyMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Senior Community Service Employment Program (SCSEP) is the only federal employment program for people aged 55 and older. While 6% of the approximately 60,000 participants are Asian and federal funds are set aside to serve Asian workers, little is known about their personal characteristics and experiences in SCSEP. Using novel data from an online and paper-based Massachusetts survey of SCSEP participants from April to August 2022 offered in multiple languages, this study aimed to describe Asian participants’ characteristics and experiences in SCSEP. Respondents (Nf39) ranged in age from 58 to 73. Almost all spoke a language other than English at home, and all respondents were born outside of the U.S. Nearly half reported a high school degree or less, and none reported “excellent” health. One-third reported feeling lonely occasionally or in specific situations. While two-thirds have made recent tradeoffs in paying for important goods and services (e.g., food and health care), most reported that their personal finances, social engagement, family life, and self-confidence have improved due to SCSEP. Further, 9 in 10 agreed that their supervisors understood the goals of SCSEP and were supportive. A quarter said separately that it was very likely they would search for a paid job or volunteer role after exiting SCSEP. These results contribute to the small amount of literature on older Asian American workers while informing the work of organizations that serve older Asian workers who have experienced multiple barriers to employment relating to nativity status, language abilities, and anti-Asian discrimination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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