MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378086645 · doi:10.1177/21582440231177258

Exploring High School Students Career Interest in Aging for a Sustainable Workforce

2023· article· en· W4378086645 sur OpenAlexaffabout
Suzanne Dupuis‐Blanchard, Danielle Thériault

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceAging in the American workforcePopulation ageingSustainabilityPsychologyPopulationScarcityGerontologyPerceptionEconomic growthSociologyMedicineDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A scarcity of workers calls into doubt our capacity to support and care for an aging population. To gain a better understanding of the next generation of potential workers that will serve the aging population, 644 French-speaking students in grades 10 and 11 in the province of New Brunswick (Canada) were surveyed. The goals were to learn more about the attitudes, knowledge, and career interests that French-speaking, bilingual youth hold with respect to older adults. The participants’ responses indicate slightly positive attitudes toward older adults and little knowledge of this group. Results also showed that interest in a career working with older adults is primarily linked to holding positive attitudes toward them. By offering a deeper insight into young people’s perceptions of an aging population and contributing to a field lacking in research, the results of this study provide insight into measures that can be taken to ensure the future sustainability of the workforce for an aging population.

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 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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,078 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAGE OpenMême sujetAging and Gerontology ResearchTravaux en français237 207