Importance of skills development on labour market participation among workers aged 35 or older - a systematic review of prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Continuous skills development is important for keeping up with new demands in workplaces and may also influence labour market participation. This systematic review aims to determine whether skills development affects labour market participation among workers aged 35 or older. MATERIALS AND METHODS: A systematic review following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) was conducted. We searched Web of Science Core Collection, PubMed, EBSCO, ProQuest and Ovid in May 2023, and conducted an additional search in Google Scholar in November 2023. Eligibility criteria were; 1) prospective cohort studies 2) workers 35+ years 3) participation in, or opportunities to participate in skills development 4) outcomes related to labour market participation and 5) studies published in English or Scandinavian languages. Two independent reviewers’ extracted data, assessed the risk of bias (Newcastle Ottawa Scale) and evaluated the certainty of the evidence (GRADE) of the included studies. RESULTS: The literature search identified 5,147 records, of which 19 (n=1,089,749 and 759,931 person-years) met the inclusion criteria. GRADE indicated a “very low” quality of evidence for all outcomes. Overall, 12 studies found an association: 1) four studies found that skills development / opportunities for skills development reduced early retirement, 2) one study found that a lack of skills development increased the likelihood of early retirement, and 3) seven studies found that skills development / opportunities for skills development were associated with working longer. CONCLUSIONS: This systematic review presents varied findings concerning the link between skills development and labour market participation. TRIAL REGISTRATION: This systematic review was registered with PROSPERO (CRD42023419005).
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 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 | 0,024 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».