Best før 50? Hva langtidsledige kvinner over 50 år mener skal til for at de kommer tilbake i arbeid
Bibliographic record
Abstract
Bakgrunn: NAV mottok i 2021 ekstramidler for å bistå langtidsledige, samtidig økte denne gruppen. De som ikke kom tilbake i jobb hadde liten yrkeserfaring, var eldre eller fra ikke-vestlige land. Konsekvensene av å ikke være i arbeid er store, både for enkeltmennesker og samfunn. Simultant er Norge i ferd med å bli et postindustrielt samfunn, hvor det er økte krav til produktivitet, omstilling og utdanning. Arbeidskraft er i mangelvare innenfor visse sektorer, samtidig kommer ikke alle jobbmotiverte arbeidsledige kvinner over 50 år ut i jobb.\n\nFormål: Hensikten med studien er å belyse hvordan situasjonen for arbeidssøkende kvinner over 50 år er, hva som skal til for at de får delta i arbeidslivet og hvilke faktorer som påvirker dette.\n\nProblemstilling: Hva tror langtidsledige, kvinnelige arbeidssøkere over 50 år skal til for at de kommer tilbake i arbeid?\n\nMetode: Studien har et fenomenologisk-hermeneutisk perspektiv. Problemstillingen er besvart ved bruk av semistrukturerte intervjuer av ti langtidsledige kvinner over 50 år som er registrert ved et middels stort NAV-kontor i Norge. Analysen er inspirert av Graneheim og Lundman (2004, s. 107–108) sine fem analysesteg med mål om å få førstepersonsperspektiv for å forstå kvinnenes individuelle erfaringer.\n\nFunn: Informantene oppga nære relasjoner som en viktig sosial arena i mangelen på en slik arena i arbeidslivet. De fortalte at jo lenger ledighetstiden varte, dess mer opplevdes helsen redusert. Kvinnene var generelt fornøyd med oppfølgingen av NAV, likevel etterspurte de tidligere og mer individuell bistand. Flere av dem ønsket å komme ut i arbeidspraksis for å på den måten kunne selge seg inn til en arbeidsgiver samtidig som de økte sine kvalifikasjoner.\n\nKonklusjon: Tidligere og tettere oppfølging vil være hensiktsmessig for kvinnelige arbeidssøkere over 50 år, fordi det er velkjent at de har utfordringer med å komme tilbake i arbeid. Tilbudet de mottar bør være individuelt tilpasset. Arbeidspraksis samtidig med kompetansehevende tiltak vil kunne bidra til at disse kvinnene kommer tilbake i jobb. Selv om forskning ikke enes rundt resultatene ved bruk av arbeidspraksis som tiltak på sikt, har denne arbeidsmetoden generelt vist gode resultater. Det bør forskes mer på bruk av arbeidspraksis, særlig fra arbeidssøkeres og arbeidsgiveres perspektiv, for å forbedre metodikken. Det bør også generelt forskes mer fra perspektivet til arbeidssøkere.\n\n\nNøkkelord: Helsefremmende arbeid, langtidsledighet, arbeidsledighet, seniorer, NAV, GAP-modellen, Sherbrooke-modellen, Place-then-train, arbeidspraksis.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.333 | 0.212 |
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".