The impact of educational and work trajectories on wellbeing in midlife: A comparison of Canada and Germany
Notice bibliographique
Résumé
This study employs longitudinal data from Germany and Canada to investigate how patterns of education, employment and care work influence wellbeing in midlife and how these patterns differ by gender and national context. Although previous research has addressed wellbeing at different life stages, it has rarely examined long-term effects across gendered life trajectories within contrasting welfare state contexts. We conduct separate analyses for men and women using partial proportional odds models (PPO) to estimate wellbeing levels. The models include clusters of educational and employment trajectories, along with socio-demographic variables that capture individual and family contexts known to affect wellbeing. Our results extend prior research demonstrating that education and employment trajectories shape midlife wellbeing, with associations varying by gender and country. Our analyses illustrate that Canadian women are able to draw benefits from part-time work, whereas for German women no consistent associations emerge once family-centred factors are considered. Among German men, wellbeing seems to be shaped primarily by household income, while for Canadian men good health is significantly associated with wellbeing. Our study underscores how gendered life course patterns continue to influence wellbeing and how welfare state regularities reinforce these inequalities. We conclude with a critical reflection on the compatibility of work and family life and its implications for wellbeing among women and men. • Educational and employment trajectories are associated with midlife wellbeing • For Canadian women, wellbeing is linked to forms of flexible employment • For German women, no associations emerge among wellbeing, education and work • For German and Canadian men, wellbeing is associated with individual resources • Welfare state structures reinforce gendered trajectories and wellbeing levels
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».