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Enregistrement W2105162348 · doi:10.1093/geronb/60.5.s238

Until Death Do Us Part: An Analysis of the Economic Well-Being of Widows in Four Countries

2005· article· en· W2105162348 sur OpenAlexaboutno aff
Richard V. Burkhauser, Philip Giles, Dean R. Lillard, J. Schwarze

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAberystwyth UniversityUniversity of MichiganUniversity of EssexCenter for Retirement Research, Boston CollegeU.S. Social Security Administration
Mots-clésDemographic economicsSocial securityDistribution (mathematics)EconomicsGovernment (linguistics)Income distributionHousehold incomeDevelopment economicsLabour economicsGeographyInequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our objective was to show how a woman's economic well-being changes in the United States, Germany, Great Britain, and Canada after her husband's death and the importance of public and private income sources in offsetting the economic consequences of that death. METHODS: With data from the Cross-National Equivalent File, we used event history analysis to track changes in the social security replacement rate and the more comprehensive total income replacement rate for women and to show how these changes vary across age and household income quintiles within and across countries. RESULTS: There were substantial differences across the countries in how income from specific sources changes, especially with respect to the mix of income from government and private sources, but the overall across-country pattern of total income replacement rates was remarkably similar both in size and in distribution across age and the woman's place in the income distribution prior to her husband's death. DISCUSSION: Studies that focus on a social security replacement rate will seriously understate the actual total income replacement rate of women following a husband's death. This will especially be the case in countries like the United States where private sources of income play a more important role in income replacement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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