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Record W7071208228

Retraite, fonctionnement cognitif et santé mentale au Canada et à l'international

2021· other· fr· W7071208228 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicRetirement, Disability, and Employment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCultural environmentIntellectual abilityLimitingEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude analyse la relation existante entre la retraite, le fonctionnement cognitif et la santé mentale des personnes âgées au Canada, aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Europe. À l’aide des données similaires de quatre enquêtes internationales (ELCV, HRS, ELSA et SHARE), nous examinons l’incidence de la retraite sur le fonctionnement cognitif et la détérioration de la santé mentale. Cette dernière étant un indicateur de la santé mentale construit à partir de la variable mauvaise santé autodéclarée, faible cognition et dépression. Nous estimons d’abord pour le Canada, les effets de la retraite sur les capacités cognitives à l’aide de la méthode des moindres carrés ordinaire. Ensuite, nous estimons la probabilité de la détérioration de la santé mentale en utilisant un modèle probit. Enfin, nous examinons l’effet de la retraite sur la détérioration de la santé mentale en utilisant les données du Canada, des États-Unis, du Royaume-Uni et l’Europe mis en commun. Nos résultats montrent que la retraite a un effet négatif sur le fonctionnement cognitif. Cet effet demeure persistant même après contrôle d’hétérogénéité individuelle pour les hommes et les femmes. La retraite, la taille du ménage, les années de scolarité, le bénévolat, la santé autodéclarée et consommation du tabac semblent être les déterminants du fonctionnement cognitif au Canada. Parmi les indicateurs de la santé mentale utilisés dans le modèle probit, il en est ressorti que la faible cognition explique mieux la détérioration de la santé mentale. La retraite a principalement augmenté la probabilité de développer une faible cognition pour les hommes, les femmes, les moins de 65 ans et les plus de 65 ans. Nous trouvons également que la retraite est associée à une diminution de la dépression. Par contre, nous ne trouvons aucune association significative entre la retraite et la mauvaise santé autodéclarée. L’analyse de l’effet de la retraite sur la santé mentale par la méthode des variables instrumentales notamment la régression par les moindres carrés en deux étapes présente un champ d’informations importantes. Les résultats des estimations par la méthode des variables instrumentales montrent que l’effet estimé de la retraite sur la mauvaise santé mentale est positif et très significatif, ce qui indique que la retraite augmente le risque de détérioration de la santé mentale à un âge avancé. Les femmes et les personnes souffrant de sommeil agité sont plus susceptibles de souffrir des troubles mentaux. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Fonctionnement cognitif, éducation, santé mentale, vieillissement, retraite.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.131

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.261 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations0
Published2021
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