Social insurance literacy: a scoping review on how to define and measure it
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: which concerns how well people understand the different procedures and regulations in social insurance systems, and how well systems communicate with clients in order to help them understand the system. METHODS: The concept was defined through a scoping literature review of related concepts, a conceptual re-analysis in relation to the social insurance field, and a following workshop. RESULTS: Five related concepts were reviewed for definitions and operationalizations: health literacy, financial/economic literacy, legal capability/ability, social security literacy, and insurance literacy. CONCLUSIONS: Social insurance literacy is defined as the extent to which individuals can obtain, understand and act on information in a social insurance system, related to the comprehensibility of the information provided by the system. This definition is rooted in theories from sociology, social medicine and public health. In the next step, a measure for the concept will be developed based on this review.Implications for rehabilitationSocial insurance literacy is a new concept that is based on theories in sociology, social medicine and public health.It provides conceptual orientation for analyzing factors that may influence different outcomes of peoples' contacts with social insurance systems.The concept is of relevance for rehabilitation professionals since it focuses on how interactions between individuals and systems can influence the rehabilitation process.The study will in the next step develop a measure of social insurance literacy which will have practical applications for rehabilitation professionals.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle