EXPERIENCES AND WELL-BEING OF LOW-INCOME WORKERS IN THE SENIOR COMMUNITY SERVICE EMPLOYMENT PROGRAM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Senior Community Service Employment Program (SCSEP) is the only federal job-training program specifically for older workers. SCSEP enrolls unemployed older workers with incomes at or below 125% of the federal poverty level into on-the-job and classroom-based training. SCSEP participants often struggle to secure unsubsidized work, as they experience, on average, more than 3 barriers to employment (e.g., low literacy levels, disability, limited English proficiency). While some outcome metrics are tracked (e.g., job attainment, median unsubsidized wages), we know relatively little about participants’ health, well-being, and training experiences. In response, and in partnership with the Massachusetts Executive Office of Elder Affairs, we fielded a survey on the multidimensional health, well-being, and experiences of participants throughout Massachusetts. Fielded in the spring and summer of 2022 and in six languages, a total of 91 SCSEP participants took the survey with an age range of 57 to 82. Almost half (44%) spoke a language other than English at home, of which Cantonese and Vietnamese were the most common. Respondents generally reported being in moderately good health (only 3% reported “excellent” health) with at least one chronic health condition (86%), and two-thirds (66%) reported reduced social activities due to the COVID-19 pandemic. Less than one-quarter (22%) reported having money left over at the end of the month, but that SCSEP itself improved their finances, social engagement, and self-confidence. To conclude, we will offer reflections on the importance of tracking additional characteristics of SCSEP participants and engaging in respectful community-based work with diverse older populations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».