Five Steps to Planning Success. Experimental Evidence from U.S. Households
Notice bibliographique
Résumé
While financial knowledge has been linked to improved financial behavior, there is little consensus on the value of financial education, in part because rigorous evaluation of various programs has yielded mixed results. However, given the heterogeneity of financial education programs in the literature, focusing on "generic" financial education can be inappropriate and even misleading. In this paper, we design and field a low-cost, easily-replicable financial education program called "Five Steps," covering five basic financial planning concepts that relate to retirement. We conduct a field experiment to evaluate the overall impact of "Five Steps" on a probability sample of the American population. In different treatment arms, we quantify the relative impact of delivering the program through video and narrative formats. Our results show that short videos and narratives (each takes about three minutes) have sizable short-run effects on objective measures of respondent knowledge. Moreover, keeping informational content relatively constant, format has significant effects on other psychological levers of behavioral change: effects on motivation and self-efficacy are significantly higher when videos are used, which ultimately influences knowledge acquisition. Follow-up tests of respondents' knowledge approximately eight months after the interventions suggest that between one-quarter and one-third of the knowledge gains and about one-fifth of the self-efficacy gains persist. Thus, this simple program has effects both in the short run and medium run.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».