Academic retirement: A systematic review of the literature on retirement planning among university faculty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The overarching goal of this study is to inform institutional policy, support systems, and future research focused on enhancing retirement transitions within academia. In this scoping review we: (1) explore key factors influencing the retirement decisions of higher education faculty, including common pathways and barriers faced by faculty; (2) synthesize prominent study designs and findings in this area; and (3) evaluate the current state of the literature. A scoping review was conducted to address the outlined objectives. Relevant studies were identified through comprehensive searches across multiple academic databases using terms related to retirement decisions among university faculty. Four independent reviewers screened the literature and extracted key data using a standardized process to ensure rigor and consistency in study selection and synthesis. A total of 74 studies met the inclusion criteria. Most utilized cross-sectional survey designs, with qualitative interviews also commonly employed. Frequently examined variables included chronological age, partner or spousal retirement timing, health status, institutional policies, and professional identity. Geographical focus and academic subfields varied across the literature, revealing gaps in cross-contextual understanding. A concentration on individual and organizational factors was noted, with limited longitudinal research capturing transitions over time. This review builds on prior work by highlighting the varied nature of retirement among academic professionals, who often work in environments characterized by high autonomy. Understanding these retirement processes is critical for designing policies and practices that support career satisfaction and institutional knowledge retention. The findings have implications for retirement education and the development of inclusive retirement policies.
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 | 0,023 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».