Psychosocial differences in perceived older workers’ work (un)adaptability, effectiveness and workplace age discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The aging population in the developed world has implied increasing age diversity in the workforce of organizations. Consequently, mutual perceptions about one’s co-workers and age discrimination is becoming increasingly important. Objectives This study aims to explore how perceptions about older workers’ work (un)adaptability, work effectiveness and workplace age discrimination vary according to participants’ psychosocial factors, such as age group, gender, education level and work sector. Methods This study included a sample of 453 workers in Portugal, diverse in terms of age, gender, education level and work sector. Four different instruments were used: (a) a sociodemographic questionnaire; (b) an older workers’ Work Adaptability scale; (c) an older workers’ Work Effectiveness Scale and; (d) the Workplace Age Discrimination Scale (WADS). Results Middle-aged and older participants perceive older workers as more adaptable than younger participants. The oldest group of participants perceives older workers to be more work-effective and experience the highest levels of age discrimination in the workplace, when compared to the other age groups. Also, participants with lower levels of education tend to perceive higher levels of workplace age discrimination, when compared to participants with high school and higher education. Conclusions Generational perceptions in the workplace are perceived by workers differently, hence organizations should implement age management strategies to address age discrimination, particularly due to the increasing proportion of older workers. Disclosure of Interest None Declared
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».