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Enregistrement W7135810652

Extending Working Life - Health Professionals Late Career Transitions, a Demographic Time Bomb for the UKs National Health Service:European Academy of Occupational Health Psychology Conference 2016

2016· article· en· W7135810652 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Weyman, Alan Buckingham, Deborah; id_orcid 0000-0003-4401-5426 Roy

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRetirement, Disability, and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionEconomic shortageContext (archaeology)Working populationRetirement agePopulationDemographicsWorking lifeQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently introduced increases in pension age for UK National Health Service (NHS) employees (rising to 68 years by 2028) sponsors the intuitive conclusion that this will result in people working longer and retiring later. While this is likely to be the case for a proportion of employees, there are grounds for speculating that this may not be the outcome for a large proportion of NHS workers. Our reasons for believing this are based on an analysis of NHS age demographics and employment migration patterns, using a sub-set of data from the UK Office for National Statistics (ONS)Labour Force Survey (the Annual Population Survey - APS, and the five-quarterly longitudinal 5QLFS), for the period 1993-2012. The APS produces an annual sample of 4,100-4,200 NHS employees. This analysis, commissioned by the tripartite NHS Working Longer Review Group, revealed an established trend of a large proportion of employees leaving the NHS significantly before their pension date, a process that begins from about age 50 years onwards. A high proportion of this group continue in employment outside the NHS. It also revealed that NHS employees have a relatively high, and rising, mean age (currently 43 years), around four years higher than the private sector. The mean for some professions is appreciably higher than this (e.g. 48 years for paramedics). If the established pattern of early withdrawal continues, in the context of a rising mean age, there is a risk that the NHS will experience significant labour shortages within a decade. The paper discusses what is known about the push and pull influences that are associated with early withdrawal, the post-NHS employment destinations of those who leave, and the scope for employer action to increase rates of retention of older health professionals.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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