Une illustration du lien entre âge, travail et santé en fin de carrière dans les pays économiquement développés
Bibliographic record
Abstract
Pour contrer les effets du vieillissement démographique, une plus grande participation au marché du travail des personnes vieillissantes est souhaitée dans de nombreux pays économiquement développés. Le fait que la santé se détériore avec l’âge pourrait cependant constituer un frein à une augmentation des taux de participation. Nous examinons, à l’aide de cartes thermiques, le lien entre santé et participation au marché du travail aux âges avancés en utilisant des données sur des mesures objectives de santé physique produites dans le cadre de la Health and Retirement Study (HRS) et ses études soeurs. Nous montrons que le lien entre santé et travail est relativement constant entre pays et à travers le temps, et est robuste au choix de la mesure de santé. Dans deux pays (ou groupes de pays) étudiés, sur une période couvrant environ sept ans, les personnes ayant contribué le plus à l’augmentation des taux d’activité sont celles en moins bonne santé. Nous discutons cette évolution sur fond de changements dans les programmes de retraite gouvernementaux, notamment ceux destinés aux personnes en incapacité de travailler.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".