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Enregistrement W6912967793 · doi:10.5683/sp2/utjdya

RSI-03: Retirement Saving Vehicles / Véhicules d’épargne pour la retraite

2020· dataset· fr· W6912967793 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2020
Typedataset
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusFinancial literacyReading (process)Intervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ON RECOMMANDE AUX UTILISATEURS DE COMMENCER PAR LIRE LE FICHIER «READ ME» INCLUS DANS L’ARCHIVE, QUI CONTIENT DES INFORMATIONS IMPORTANTES ET PEUT ÊTRE OUVERT AU FORMAT TEXTE BRUT AVEC LA PLUPART DES LOGICIELS D’ÉDITION. Résumé 3 005 répondants de l'Ontario et du Québec âgés de 35 à 55 ans Enquête déployée en mai et juin 2018 par le panel Web Qu'en pensez-vous? de la firme Delvinia, pour le compte de membres de l'Institut sur la retraite et l'épargne Questions sur les caractéristiques socioéconomiques, les habitudes de dépenses et les plans pour la retraite Aversion au risque et préférence pour le temps obtenues par l’entremise de choix avec incitations monétaires Intervention d’éducation financière à assignation aléatoire concernant les implications fiscales des comptes d’épargne à l’abri de l’impôt taxés à l’entrée ou à la sortie Expérience de sélection entre des comptes d’épargne à l’abri de l’impôt taxés à l’entrée ou à la sortie USERS ARE ADVISED TO START BY READING THE “READ ME” FILE INCLUDED IN THE ARCHIVE, WHICH CONTAINS IMPORTANT INFORMATION AND CAN BE OPENED IN RAW TEXT FORMAT USING MOST TEXT EDITING SOFTWARES. Summary 3,005 respondents from Ontario and Quebec, between 35 and 55 years old Survey fielded in May and June 2018 by Delvinia’s AskingCanadians web panel, on behalf of members of the Retirement and Savings Institute Questions on socioeconomic characteristics, spending habits and retirement plans Risk aversion and time preference elicited through incentivized choice Randomly assigned financial education intervention about the taxa implications of front- or back-loaded tax-sheltered saving accounts Choice experiment between front-and back-loaded tax-sheltered saving accounts

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1510,071

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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