Health Care Reform Big Benefits for Small Businesses
Notice bibliographique
Résumé
Employer-sponsored insurance (ESI) is the dominant source of health insurance for the non-elderly population in the United States, still covering 62.9 % of this group despite consistent erosion over the past eight years (Gould 2008). Furthermore, employer contributions to ESI premiums ($532 billion in 2008) account for almost a quarter of all health spending in the United States, and for roughly one-third of health spending when Medicare (whose spending accrues overwhelmingly to the over-65 population) is excluded. Although increased health care costs have made it challenging for all firms to offer coverage, small businesses are at a particular disadvantage: declines in offers by firms with less than 10 workers have driven much of the overall decline in ESI offers. The implications for small businesses often carry much (perhaps even outsized, given its importance) weight in debates over health reform. This brief highlights the challenges faced by small businesses and the potential for fundamental health reform to greatly improve their ability to offer quality, affordable health insurance to their workers. Its key findings are: Small employers offer health insurance to their workers at much lower rates than other employers, and it is this decline that explains much of the erosion in ESI coverage since 2000. These low offer rates are due to a number of factors (e.g., insufficient size to offer attractive pools to potential insurers; high administrative costs; and little competition in the insurers ’ markets) that make purchasing insurance particularly expensive for small firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».