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Enregistrement W2900629185 · doi:10.3138/cpp.2018-023

A Canadian Parlor Room–Type Approach to the Long-Term-Care Insurance Puzzle

2019· article· en· W2900629185 sur OpenAlexaffvenueabout
M. Martin Boyer, Philippe De Donder, Claude Fluet, Marie‐Louise Leroux, Pierre‐Carl Michaud

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLong-term care insurancePensionLong-term careBequestBusinessPension planGovernment (linguistics)Actuarial scienceDemographic economicsEconomicsFinanceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine different hypotheses of the cause of the low market penetration of long-term-care (LTC) insurance in Canada. Our analysis is based on results from a survey of 2,000 Canadians aged between 50 and 70 years that was conducted in autumn 2016. A remarkable proportion of individuals in this age bracket report never having been approached to purchase such protection. Respondents who report having LTC insurance do not differ in risk perception or health from uninsured respondents, but they are more likely to report having an employer-sponsored pension plan and, conditional on low income, to have bequest motives. We conclude that supply-side factors, including crowding out by government programs, are the most likely reasons why the proportion of Canadians who purchase private LTC insurance is so low.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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