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Enregistrement W6891372280 · doi:10.3886/icpsr36364.v3

Health Reform Monitoring Survey, United States, First Quarter 2015

2019· dataset· en· W6891372280 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueICPSR Data Holdings · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésRespondentHealth careQuarter (Canadian coin)Welfare reformAgency (philosophy)Government (linguistics)Social securityVoucherMedicaidWelfare

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In January 2013, the Urban Institute launched the Health Reform Monitoring Survey (HRMS), a quarterly survey of the nonelderly population, to explore the value of cutting-edge, Internet-based survey methods to monitor the Affordable Care Act (ACA) before data from federal government surveys are available. Topics covered by the first quarter 2015 survey (the ninth round of the HRMS) include self-reported health status, awareness of key provisions of the ACA, sources of information about the health plans offered in the ACA marketplace, whether health insurance was purchased through the ACA marketplace, difficulties with access to health care and paying for medical bills and housing costs, out-of-pocket health care costs, type of health insurance coverage if any, and reasons for not having health insurance. Respondents who enrolled in a health insurance plan through the ACA marketplace in 2014 were asked if and why they renewed or changed their plan in 2015. Additional information collected by the survey includes age, gender, sexual orientation, marital status, family size, education, race, Hispanic origin, United States citizenship, housing type, home ownership, internet access, income, employment status, and employer size. The data file also records whether the respondent reported an ambulatory care sensitive condition or a mental or behavioral health condition and whether the respondent or a family member received Social Security, Supplemental Security Income, unemployment insurance benefits or benefits though the Supplement Nutrition Assistance Program, Earned Income Tax Credit, Temporary Assistance for Needy Families, or child care services or child care assistance from a local welfare agency or case manager.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,033

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,254 · 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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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