Retirement Expectations of Older Workers with Arthritis and Diabetes Compared with Those of Workers with No Chronic Diseases
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les plans de retraite des adultes atteints de maladies chroniques sont peu connus. Dans le cadre de cette étude, des travailleurs canadiens âgés de 50 à 67 ans provenant d’un regroupement national de 80 000 personnes (arthrite, n = 631 ; diabète, n = 286 ; arthrite et diabète, n = 111 ; aucune maladie chronique invalidante, n = 538) ont participé à une enquête transversale sur ce sujet. Les questions posées aux participants traitaient de l’âge prévu pour leur départ à la retraite, de leurs plans de travail futurs, de la possibilité d’un départ hâtif à la retraite et de la transition vers la retraite. Des analyses de khi-carré, de variance et des régressions ont permis d’évaluer les attentes et les facteurs qui y étaient associés. Les travailleurs souffrant d’arthrite et de diabète avaient des plans de retraite semblables à ceux des participants sains, malgré leurs problèmes de santé, et ces plans concordaient avec les attentes associées au fait de travailler jusqu’à un âge de retraite conventionnel. Toutefois, le nombre de répondants souffrant d’arthrite ou de diabète qui avaient prévu une retraite anticipée était plus élevé que celui des participants en bonne santé. Contrairement aux prévisions, la part de la variance associée aux facteurs liés à la santé était moindre que celle des autres facteurs en ce qui concerne les attentes en matière de retraite. Ces résultats mettent en lumière la complexité des attentes liées à la retraite et soulignent l’importance de l’adéquation personne-travail, malgré la présence de maladies.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".