CORRELATES OF JOB SATISFACTION AMONG FULL-TIME EMPLOYED OLDER ADULTS WITH CHRONIC CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With a rapidly aging workforce and the rising prevalence of chronic conditions, efforts are needed to better understand the needs of older adult workers and how to create supportive working environments for them. This study examines factors associated with job satisfaction among full-time employed adults ages 60+ years with 1+ chronic conditions. Data were collected with an internet-delivered survey in January 2022. Analyses included 337 older adult workers with chronic conditions. An ordinal regression model was fitted to assess factors associated with higher levels of job satisfaction. The model adjusted for sociodemographics, disease characteristics, social engagement, work logistics, and perceptions about the workplace. On average, participants were age 65.14(±4.56) years and self-reported 3.05(±2.09) chronic conditions. Twenty-eight percent reported being very satisfied with their current job and 48.4% worked remotely 1+ days per work week. Higher job satisfaction levels were positively associated with being Hispanic (β=0.68, P=0.030), exhibiting stronger organizational citizenship behavior (β=0.16, P< 0.001), and working more days remotely (β=0.12, P=0.026). Higher job satisfaction levels were negatively associated with job-related stress (β=-0.26, P< 0.001), feelings of social disconnectedness (β=-0.12, P=0.010), and greater intentions of leaving current jobs within the next three months (β=-0.70, P< 0.001). Findings suggest that job satisfaction among older adult workers is rooted in their compatibility with their organizations’ work environment, management of job-related stressors, and opportunity to engage in meaningful and fulfilling interactions with others. Strategies such as remote working are encouraged to give older adults flexibility to promote work-life balance and self-manage their chronic conditions.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».