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Enregistrement W2996350230 · doi:10.5430/rwe.v10n3p431

The Factors Affecting the Decision to Participate in Voluntary Social Insurance of Vietnamese Employees: The Case of Tra Vinh Province

2019· article· en· W2996350230 sur OpenAlexvenueno aff
Ha Hong Nguyen, Trung Thành Nguyễn, Phong Thanh Nguyen

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueImpulse Buying and Technology Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrường Đại học Trà Vinh
Mots-clésVietnameseBusinessSocial insuranceSocial securityGovernment (linguistics)TurnoverPaymentActuarial scienceFinancePolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to find out the factors affecting the decision on participation in voluntary social insurance of non-state sector employees. To propose such recommendations to the Vietnam Government and Social Insurance of Vietnam, to develop a voluntary insurance policy, improve social security for non-state workers in Vietnam. The analysis of factors affecting the decision to participate in voluntary social insurance of Vietnamese employees in the case of Tra Vinh province by using the method of primary data collection of 300 employees in Tra Vinh province; using multivariate regression methods. The study has found 9 factors such as: social security awareness, the attitude of the employees, knowledge of voluntary social insurance of the employees, the social influence of voluntary social insurance, income of employees, social media, voluntary social insurance policy, Adult’s health awareness in old age and moral responsibility affecting the decision to participate in voluntary social insurance of the employees in Tra Vinh province. Then, the authors have proposed implicational policies such as enhancing communication work for employees, building flexible social insurance policies, diversifying types of payments, Focusing on awareness education about Vietnam social security,…contributing to ensuring social security for Vietnamese employees when they reach the retirement age.

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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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