Facts and Figures on the ACA in California: What We've Gained and What We Stand to Lose
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».