A SYSTEMATIC REVIEW OF THE LITERATURE ON ACADEMIC RETIREMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The number of academics reaching traditional retirement age has been increasing thus motivating the need to better understand retirement experiences among higher education faculty. This review paper aims to: (i) identify the types of studies and traits being measured in studies of academic retirement, (ii) understand the determinants of retirement, including pathways and obstacles, among academics being measured in the literature, (iii) map the most prevalent types of studies and findings regarding academic retirement, and (iv) appraise the current state of the literature. Methods We conducted a systematic review of the literature to address our research objectives. Studies were identified from multiple database using search terms regarding retirement among academic faculty. Included studies examined determinants of academic retirement, perspectives, and/or retirement experiences among academics. Four reviewers screened the studies for inclusion and completed the data extraction. Results A total of 102 papers met the inclusion criteria. Most studies were based on cross-sectional survey data, followed by qualitative interviews; quantitative, qualitative, and mixed-methods research were included. Commonly measured determinants included age and spousal retirement timing. A mapping of the literature indicates a focus on geographical and/or subfield areas. Conclusions: Insights regarding academic’s retirement experiences provide insights about varying retirement pathways and can help elucidate retirement pathways that enhance transitions particularly for those in professions with generally high autonomy. Future research ought to focus on supports to help retain mature workers within academia and overall determinants of satisfaction with retirement among academics.
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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 | 0,013 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».