Notice bibliographique
Résumé
• The number of uninsured nonelderly adults fell by an estimated 10.6 million between September 2013 and September 2014 as the uninsurance rate fell from 17.7 percent to 12.4 percent—a drop of 30.1 percent. • Most of the gain in coverage was among the low- and middle-income adults targeted by the ACA's Medicaid and Marketplace provisions. • The uninsurance rate dropped 36.3 percent in states that implemented the ACA’s Medicaid expansion, compared with 23.9 percent in nonexpansion states; 54.7 percent of uninsured nonelderly adults lived in nonexpansion states in September 2014. The Urban Institute’s Health Reform Monitoring Survey (HRMS) has been tracking insurance coverage since the first quarter of 2013. Data from the HRMS have provided an early look at changes in the nation’s uninsurance rate following the implementation of the Affordable Care Act’s (ACA) key coverage expansion provisions, including the launch of new health insurance Marketplaces and the state option to expand Medicaid to nearly all adults with family income at or below 138 percent of the federal poverty level (FPL).1 The HRMS provides early feedback on ACA implementation to complement the more robust assessments that will be possible when the federal surveys, which are
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,374 | 0,278 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».