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Enregistrement W7016243841

Who's In Who's Out: A Look at Access to Employer-based Retirement Plans and Participation in the States

2016· dataset· en· W7016243841 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryAsideRetirement ageQuarter (Canadian coin)Retirement communitySocial securityWork (physics)Retirement planningMandatory retirement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the aging of the nation's population, a continuing decline in the availability of traditional pensions, and concerns about the future of Social Security, many workers in the United States worry that they won't have enough money set aside for their retirements. The Employee Benefit Research Institute's 2014 annual Retirement Confidence Survey found that only 22 percent of Americans are very confident that they will have enough money for a comfortable retirement, while 36 percent are somewhat confident. Twenty-four percent are not at all confident.In addressing these concerns, policymakers have emphasized the need to expand access to what are known as employer-sponsored defined contribution plans, such as 401(k)s. The ability of employees to contribute directly from their paychecks and the use of features such as automatic enrollment make the workplace an effective place to encourage saving. These employer-sponsored plans are how Americans now accumulate the vast majority of their private retirement funds, but large gaps in coverage exist.Today, only about half of workers participate in a workplace retirement plan, according to an analysis of data compiled by The Pew Charitable Trusts. Overall, 58 percent of workers have access to a plan, while 49 percent participate in one. Looking at the numbers a different way, more than 30 million full-time, full-year private-sector workers ages 18 to 64 lack access to an employer-based retirement plan.To help more people save for their later years, lawmakers in Congress have introduced retirement savings initiatives. Separately, President Barack Obama unveiled his "myRA" program in 2014 with a similar goal. As of Nov. 4, 2015, people without retirement plans can sign up to save through myRA. States are also acting to increase retirement savings. Lawmakers in more than half of the states have introduced measures to either create or study state-sponsored retirement savings plans for employees who don't have access to such a plan in the workplace. Illinois, for instance, established the Secure Choice Savings Program, which will start enrolling certain workers in new payroll-deduction retirement accounts by 2017. Washington state has created a marketplace in which small employers and the self-employed can shop for retirement plans.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
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