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Record W4327562185 · doi:10.3138/cpp.2022-037

Effect of Retirement on Life Satisfaction in Canada: Evidence from the 2008–2009 Canadian Community Health Survey–Healthy Aging

2023· article· fr· W4327562185 on OpenAlexaffvenueabout
Anfal Adawi, Ida Ferrara, Sadia Malik

Bibliographic record

VenueCanadian Public Policy · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Parce qu’elle représente une transition majeure dans la vie de la population âgée, la retraite peut avoir une incidence sur le bienêtre, en raison des changements liés au mode de vie, aux émotions et aux finances qui l’accompagnent. Dans cette étude, nous étudions empiriquement l’effet de la retraite sur la satisfaction à l’égard de la vie au Canada, à l’aide des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes – Vieillissement en santé de 2008–2009. Isoler l’effet de la retraite sur la satisfaction à l’égard de la vie présente des difficultés intrinsèques : autosélection, causalité inverse et hétérogénéité non observée propre à la personne pouvant avoir une incidence à la fois sur la satisfaction à l’égard de la vie et sur la décision de prendre sa retraite. Pour tenir compte de ces facteurs, nous étudions les seuils pour l’âge de la retraite déterminés par la Sécurité de la vieillesse et du Régime de pensions du Canada/Régime de rentes du Québec en tant que variables instrumentales dans la décision de prendre sa retraite. Les estimations qui résultent de nos analyses donnent à penser que la retraite a un effet positif et important sur la satisfaction à l’égard de la vie de la population âgée au Canada. Cet effet demeure significatif après contrôle des variables de l’âge, du sexe, de l’état matrimonial, du niveau de scolarité, du revenu du ménage, de la race, du statut d’immigrant et des effets fixes à l’échelle provinciale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.266
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.295
GPT teacher head0.435
Teacher spread0.140 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations13
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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