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Enregistrement W2285061044

What are the Impacts of Late-Life Widowhood or Divorce on Income Replacement Rates?

2012· article· en· W2285061044 sur OpenAlexaffabout
Sebastien Larochelle-Côté, John Myles, Garnett Picot

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensStatistics CanadaGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarital statusDemographyCohortOld Age SecurityDemographic economicsGerontologyEconomicsFertilityMedicineSociologyPopulationBirth rate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article in the Economic Insights series examines the income replacement rates achieved in old age by Canadians who experienced marital dissolution, through either widowhood or divorce, after age 55. It is based on results published in the research paper Income Replacement Rates Among Canadian Seniors: The Effect of Widowhood and Divorce.There has long been concern regarding the financial security of seniors as they age, particularly among those experiencing marital dissolution in later life. It is often hypothesized that older individuals, particularly women, who experience marital dissolution are more likely to face financial challenges than those who remain married. Do late-life changes in marital status have an impact on the financial well-being of older Canadians? And are women more likely to be affected by such changes?Although financial well-being can have many dimensions, this paper focuses on the income replacement rates of a cohort of individuals aged 54 to 56 in 1983 to examine such a notion. The replacement rate can be defined as the extent to which family income during the working years-here, income at age 54 to 56-is being replaced by other sources of income when people reach a certain age-in this case, when the cohort reached age 78 to 80 (24 years later).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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