The future is now: Age-progressed images motivate community college students to prepare for their financial futures.
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
Part of the challenge young people face when preparing for lifelong financial security is visualizing the far-off future. Age-progression technology has been shown to motivate young people to save for retirement. The current study applied age progression for motivating socioeconomically diverse community college students as part of a college planning course. We recruited 106 students enrolled in a mandatory "Transitioning to College" course and randomly assigned them to view age-progressed or same-aged digital avatars. Compared to controls, age-progressed participants gave more correct answers and exhibited higher confidence (i.e., fewer "don't know" responses) on a financial literacy test. Confidence mediated the effect of age progression on correct responses, but not the other way around, pointing to financial confidence as a precursor to effective financial education. Students also reported interest in attending more long-term financial planning workshops (e.g., investing and retirement) available through their college. No differences were observed in financial planning for the near term (e.g., student aid and credit cards). The current study demonstrates the viability of age progression as a practical, inexpensive, and scalable intervention. Findings also illustrate the significance of this intervention for reducing pervasive socioeconomic and age disparities in financial knowledge and enhancing long-term financial prospects across future generations. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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