L'effet du sexe et de l'âge sur les motivations à retrouver un emploi après 45 ans
Bibliographic record
Abstract
Au tournant des années 1990, des données démographiques probantes annonçait la pénurie de main-d’œuvre vécue présentement au Québec. L’actualité fait état du vieillissement de la population active, et de pratiques pour attirer et retenir la main-d’œuvre, notamment les travailleurs dit « âgés ». Entre 2006 et 2016, des statistiques québécoises révèlent une augmentation du taux de chômage chez les travailleurs âgés de plus de 55 ans, et suggère une forme d’âgisme latent. Alors que la pénurie de main-d’œuvre annoncée s’intensifiera d’ici 2030, peu d’études se sont intéressées aux motivations des travailleuses et travailleurs âgés. Dans cette perspective, notre étude vise une meilleure compréhension des motivations des femmes et des hommes à retrouver un emploi à la suite d’une perte d’emploi involontaire en mi et fin de carrière. En ce qui a trait aux motivations intrinsèques, inspirées du modèle kaléidoscopique de Mainiero et Sullivan (2005), nous examinons les dimensions du Défi, de l’Équilibre, et de l’Authenticité. Compte tenu du contexte de la perte d’emploi, les motivations extrinsèques relatives à la Sécurité d’emploi et la Sécurité financière ont été retenues. Dans le cadre d’une recherche qualitative, des entrevues semi-dirigées ont été effectuées auprès de dix-neuf participants comprenant dix femmes et neuf hommes dans deux catégories d’âge : 45-54 ans, et 55 ans et plus. L’analyse des résultats permet de conclure que les motivations à retrouver un emploi sont différentes pour les femmes et les hommes selon la catégorie d’âge. L’interprétation des résultats montre l’effet combiné du sexe et de l’âge, et révèle que les motivations chez les hommes entre 45-54 ans sont davantage extrinsèques, et chez les femmes de 55 ans et plus, intrinsèques. Les résultats sont applicables auprès des organisations, des professionnels en transition de carrière, et des instances gouvernementales. Nous proposons des pratiques RH concrètes et favorables au mieux-être au travail, et à l’inclusion des travailleuses et travailleurs plus âgés pour contrer les effets néfastes de la pénurie de main-d’œuvre.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".