Reframing Women’s Retirement Adjustment: A Systematic Review Through a Resource-Based Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a systematic scoping review of women’s retirement adjustment through the lens of the Retirement Resources Inventory framework (Wang et al., 2011). Despite women’s increasing workforce participation since World War II, their unique retirement experiences remain underexplored and often analyzed through male-centric models. By examining 162 peer-reviewed studies, this review identifies key antecedents influencing women’s resource accumulation and adjustment quality: (1) pre-retirement occupational status, (2) control over retirement decisions and proactive planning, (3) psychological disposition and values, and (4) post-retirement social engagement. Findings reveal that women face unique challenges—such as caregiving responsibilities, career interruptions, and the gender pay gap—that shape their retirement journeys. The study highlights significant gaps, including the need for longitudinal research, intersectional analyses, and regionally diverse studies to fully capture women’s experiences. The review contributes to Career Succession and Human Resource Management (HRM) by advocating for gender-sensitive retirement frameworks and tailored interventions to support women’s emotional, social, and financial well-being. By addressing these gaps, scholars and practitioners can create inclusive policies, facilitate knowledge transfer, and advance gender equity in retirement practices to better align with women’s evolving roles in the workforce and society.
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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 | 0,020 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».