Fast Facts: A Tale of Three Retirement Lifestyles
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
Spending in retirement is an increasingly important area of focus of the retirement industry, plan sponsors, and policymakers as more individuals enter retirement. Indeed, in the third quarter of 2020, about 28.6 million Baby Boomers - those born between 1946 and 1964 - reported that they were out of the labor force due to retirement. Yet not enough is understood about how retirees spend their money and, just as importantly, why they spend the way they do.In its Issue Brief, "Why Do People Spend the Way They Do in Retirement? Findings From EBRI's Spending in Retirement Survey," the Employee Benefit Research Institute (EBRI) reported the spending habits and situation of 2,000 individuals ages 62 to 75 at and during retirement. Three types of retirees in particular stood out: (1) highly indebted retirees who described their debt as unmanageable or even crushing; (2) long-term secure retirees, or those retirees who reported they had long-term care insurance; and (3) full-nester retirees, or those reporting that they had at least one child at home with them. These three groups are highly distinct from one another and paint a portrait of starkly different retirement lifestyles depending on these circumstances.EBRI was able to fund development of this research thanks to a generous grant from RRF Foundation for Aging.Click "Download" to read the summary of EBRI's research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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