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Enregistrement W4392140184 · doi:10.1080/08959420.2024.2320045

Planning for retirement during active service in Ghana: Insights from pensioners in the Greater Accra Region

2024· article· en· W4392140184 sur OpenAlexaff
Myles Ongoh, Stephen Afranie, Fidelia Ohemeng, Kwamina Abekah‐Carter, Anthony Godi

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetirement planningDistrustSocial securityFinancial planBusinessService (business)Focus groupEconomic growthDemographic economicsEconomicsActuarial sciencePsychologyFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers often participate in pre-retirement planning activities to gain awareness of the likely changes they may experience when they retire to enable them to prepare accordingly. Although pre-retirement planning is essential for successful retirement and healthy aging, studies on pre-retirement planning activities among older adults in Ghana are limited. This study explored pre-retirement planning actions that were taken by Social Security and National Insurance Trust (SSNIT) pensioners in the Greater Accra Region of Ghana. A sequential explanatory mixed-methods approach was adopted to gather data from 437 pensioners aged 60 years and above through surveys, interviews, and focus group discussions. The results indicate that while in active service, many (309) pensioners were not motivated to plan for retirement due to issues, such as low income, and distrust of financial institutions. When planning did take place, the pensioners favored financial planning over social, mental, and physical planning. The respondents also revealed that they did not prepare adequately for retirement due to low salaries, as well as low knowledge on pre-retirement planning. Policies are needed to encourage pre-retirement planning among workers in Ghana to enable them to have an appreciable quality of life in old age.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,992

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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