Trends in Elderly (65+ Years) Labor Force Participation Across Ten OECD Countries Between (2000–2023)
Notice bibliographique
Résumé
In the coming decades, the world will witness a rise in the elderly population share i.e. people aged 65+ years. Simultaneously there will be a shrinking working population (individuals aged between 18-64 years) due to low fertility and increased life expectancy. In such a case, the role of the elderly is being redefined in the workforce. Traditionally, that age cohort has been considered “retired” and economically inactive but that line is blurring. This study explores trends in elderly labor force participation rates (LFPR) across ten OECD countries including- Canada, Chile, Colombia, Germany, Israel, Japan, South Korea, Mexico, the United Kingdom, and the United States, between 2000 and 2023. Using quantitative analysis and secondary datasets, the paper studies changes in elderly LFPR over time, explores absolute and relative participation rates, and examines the influence of national policy interventions, pension structures, and economic conditions. The findings reveal a general upward trend in elderly LFPR, but population growth is not directly linked to higher elderly workforce participation in all countries. There are variations across countries depending on demographic transitions phase, retirement policy reforms, pension adequacy, and cultural or economic drivers. It concludes that elderly workforce participation is not only a demographic response but also a function of targeted policy design.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».