MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7010121875

Facts and Figures on the ACA in California: What We've Gained and What We Stand to Lose

2016· article· en· W7010121875 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFellRepealQuarter (Canadian coin)PopulationHealth insuranceMedicaidHealth careAtlanta
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2016 election of Donald Trump as president, combined with a Republican-controlled Congress, could result in a partial or complete repeal of the Affordable Care Act (ACA). Here is a reminder of what has been achieved under the ACA -- and what California now stands to lose.Nationally, the uninsured rate is at a historic low:20 million Americans are covered as a result of the ACA.Close to 90% of all Americans are now covered: The uninsured rate fell from 16.6% in 2013 to a historic low of 10.5% in 2015.Some of the ACA's biggest gains have been in California:Over 5 million Californians have insurance as a result of the ACA -- roughly a quarter of all Americans covered under the law.91% of Californians are now insured. The uninsured rate in California fell from 17.2% in 2013 to a historic low of 8.6% in 2015.In California, the uninsured rate dropped across all racial/ethnic groups, with the greatest gains seen among Latinos. Between 2013 and 2015, 1.5 million additional Latinos gained coverage, and the uninsured rate in this population fell from 23% to 12%.The sources of coverage for the more than 5 million Californians insured under the ACA include:1.4 million bought insurance on Covered California.3.7 million Californians enrolled in Medi-Cal under the ACA expansion -- representing more than a quarter of the 13.6 million Californians now covered under Medi-Cal.Hundreds of thousands of young adults under the age of 26 were able to stay on their parents' plan.Over 1 million Californians receive financial assistance to afford coverage through Covered California:Of Covered California's 1.4 million consumers, 1.2 million receive federal subsidies to help them pay their monthly premiums.The average federal premium subsidy per household is $438/month.The California Health Care Foundation will work to protect the coverage and access to care that millions of Californians have gained under the ACA. We remain committed to building a health care system that works for all Californians.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,005

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIssue Lab (Candid)Même sujetHealthcare Policy and ManagementTravaux en français237 207