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Enregistrement W7126227464 · doi:10.22616/rrd.31.2025.080

Potential of the silver economy: employment of over-working-age population in Latvian regions

2025· article· W7126227464 sur OpenAlexaboutno aff
Lilita Seimuškāne, Biruta Sloka

Notice bibliographique

RevueResearch for Rural Development/Research for Rural Development (Online) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLatvijas Universitate
Mots-clésEmployabilityLatvianWorking populationPopulationCommissionWorking lifePensionStatistical analysisQuarter (Canadian coin)Unemployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The latest forecasts of the European Commission (EC) show that the number of people of working age will drop by 42% by 2070. The aim of the paper is to analyse the socio-demographic structure of the employed population above working age in Latvia, including regional tendencies, to identify variations in the potential of the silver economy. Research methods: scientific publication analysis, analysis of previous research results, time-series analysis using trend analysis, cross-tabulations by gender, by administrative territories, by highest obtained education for employed persons older than 65 (they are already in old-age pensions, but go on with their work), by working a full-time job or part-time job; testing of statistical hypotheses by using chi- square criteria, correlation analysis, data analysis performed with SPSS. According to the Central Statistical Bureau of Latvia, the employability of the population at retirement age (65–74 years) was 24.1% in 2023. In 2023, 17% of males and 13% of females received an old-age pension not exceeding 300 EUR. Since the number of old-age pensions is small, it motivates to keep employment if health conditions are reasonable. Many persons of the post-working age are professionally interested in keeping their employment as they have reached a certain high level of professionalism. The official statistical data indicate that in many cases, a high number of the population above working age receiving solid salaries and wages (more than 6000 EUR/per month) is increasing every year.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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