JOB AVAILABILITY FOR OLDER WORKERS IN A COMMUNITY: ANALYSIS ON JOB POSTINGS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives This study examined the current job availability in a local job market for older workers and investigated the required skills the older workers to be competitive. Background Most studies approached older workers’ employment transition from the supply side of the labor market, examining individual-level factors for a successful employment transition. However, there is a lack of knowledge on the demand side, such as job opportunities, regarding older workers’ employment transition. Methods The study uses combined data with job postings collected in the 4th quarter of 2021 from three engines and the O*NET database with occupational information to identify job opportunities and required skills. Additionally, the 2020 and 2021 American Community Survey were used to explore the characteristics of the older workforce in the community. Results A total of 5,160 job postings divided into 468 occupations were found in the community. The most frequently available jobs were healthcare (14%), transportation and material moving (13 %), and sales (13%) occupations, which required some work experience needed. The older labor force mostly had a college or associate degree (45.8%) and was in educational (16%), office (11%), and sales (11%) occupations. All occupations require technological skills. Conclusion The study found a mismatch between the available jobs and the actual older labor force, and those who are in employment transition, even downward movement, would be required some related experience. These suggest that a pre-employment transition program providing job training and age-friendly employment support services would be helpful for older workers in all occupational classes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».