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Enregistrement W4414575214 · doi:10.1177/08982643251378213

Approaches to Enhancing and Sustaining Engagement in Post-Retirement Work: A Scoping Review

2025· review· en· W4414575214 sur OpenAlexaff
Raihana Premji, Bao-Zhu Stephanie Long, Kishana Balakrishnar, Alexia M. Haritos, Beatrice Yuen, Behdin Nowrouzi‐Kia

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)PopulationMEDLINESocial supportPopulation ageingSocial policyHealth equityHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: With an aging population and growing economic hardship for many older adults, post-retirement work is increasingly common but often challenging due to complex, intersecting factors. This scoping review aims to identify key barriers and facilitators to post-retirement work. Methods: We searched APA PsycINFO, Embase, CINAHL, Scopus, and Web of Science for peer-reviewed studies (2000–2025) on post-retirement work among adults aged 50–80. Eligible studies underwent two rounds of screening and risk of bias assessment. Results: Fifty-two studies were included in this scoping review. Four key themes emerged: (1) social factors, (2) health-related factors, (3) workplace factors, and (4) financial factors. Barriers and facilitators included health status, discrimination, job conditions, financial stability, policy support, social networks, and personal fulfillment. Discussion: Post-retirement work is shaped by diverse factors with important policy implications. Future research should examine underrepresented groups and regional differences.

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)0,015
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,634
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,085 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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