AMBIVALENT AGEISM IN THE WORKPLACE AND ITS IMPACT: EXPLORING PERCEPTIONS OF OLDER WORKERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several countries are currently facing significant labour shortages in different work sectors. One of the solutions being considered to deal with such shortages is the retention of older workers. However, to do so, ageist attitudes and discrimination in the workplace must be countered as well as their negative impacts on older workers’ well-being. While previous studies have focused on assessing the impact of hostile ageism in the workplace, less research has been conducted on ambivalent ageism (i.e., stereotypes of fragility and incompetence) in the workplace. This study examines if and to what extent older workers perceive to be the target of ambivalent ageism and how such perceptions impact their well-being, in terms of psychological disengagement, self-esteem, perceived employability as well as intentions to leave their organization. An online, bilingual (French / English) questionnaire was completed by 951 Canadian older workers aged 50 years or more. Preliminary data analysis suggests that ambivalent ageism is negatively associated with perceived employability and self-esteem and positively associated with psychological disengagement and intentions to leave. Further, stratified data analysis by age group suggests that workers aged 62 or older perceive less ambivalent ageism, are less disengaged and have significantly higher self-esteem than workers of younger age groups. Such findings call for the implementation of workplace policies that are age-based inclusive and that account for differential experiences of ageism in the workplace.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».