Preliminary Are All Americans Saving ‘Optimally ’ for Retirement?
Notice bibliographique
Résumé
findings and conclusions expressed are solely those of the authors and do not represent the views of SSA, any agency of the Federal Government or the RRC. We are grateful to our colleague Surachai Khitatrakun for very helpful advice, Jeff Kling for his help in acquiring the restricted HRS data, to the National Institute of Aging and the Social Security Administration for financial support, and to the professionals at the University of Michigan, Rand and the Federal Reserve Board of Governors who developed the HRS and SCF data that we rely on.There is widespread concern expressed in newspapers and in public policy and academic studies that a substantial fraction of Americans are preparing poorly for retirement. The headlines of newspaper articles – two examples are “Debt-Squeezed Gen X Saves Little ” or “Retirement’s Unraveling Safety Net ” – suggest that individuals or the institutions that people rely on for retirement security are falling short. 1 Journalists likely take cues from the financial services industry and from writing by academics and other opinion leaders. An article in the 2007 McKinsey Quarterly (Court, Farrell, and Forsyth, 2007) states “One finding of our research was a segmentation indicating that only about a quarter of the boomers are financially prepared for their twilight years ” (page 106). Munnell, Webb and Golub-Sass (2007) conclude “The
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».