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Enregistrement W1871495835 · doi:10.1111/j.1540-5982.2011.01690.x

Willingness‐to‐pay for parallel private health insurance: evidence from a laboratory experiment

2012· article· en· W1871495835 sur OpenAlexafffundvenue
Katherine Cuff, Jeremiah Hurley, Logan McLeod, Robert Nuscheler, David Cameron

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversität InnsbruckUniversität RegensburgMcMaster University
Mots-clésWillingness to payPreferenceHealth insuranceHealth carePublic health insuranceActuarial sciencePrivate insurancePrivate sectorPublic economicsAffect (linguistics)BusinessPublic healthEconomicsPsychologyMedicineMicroeconomicsNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Debate over the effects of public versus private health care finance persists in both academic and policy circles. This paper presents the results of a revealed preference laboratory experiment that tests how characteristics of the public health system affect a subject's willingness‐to‐pay (WTP) for parallel private health insurance. Consistent with the theoretical predictions of Cuff et al. (2010), subjects’ average WTP is lower and the size of the private insurance sector smaller when the public system allocates health care based on need rather than randomly and when the probability of receiving health care from the public system is high.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,086 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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