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Enregistrement W1899145707 · doi:10.4337/9780857938138.00011

The Dynamics of Health

2012· book-chapter· en· W1899145707 sur OpenAlexaff
Andrew M. Jones, Nigel Rice, Paul Contoyannis

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)GeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health has long been considered as a fundamental commodity in economic analyses; Michael Grossman (2000) cites Bentham as recognizing that the ‘relief of pain’ is one of the basic arguments in the utility function. Health was viewed both as an investment in human capital and as an output of a household production process by Grossman (1972a & b), the founding father of demand for health models. In the Grossman model, health is both demanded for utility reasons - it is good to feel well - and for investment reasons – to make more healthy time available for market and non-market activities. Grossman developed a dynamic model for health and solution of the dynamic optimisation problem leads to optimal life-cycle health paths, gross investment in each period, consumption of medical care (which is seen as a derived demand) and time inputs in the gross investment function in each period. By comparing maximum lifetime utility for different lengths of life, it also allows endogenous determination of the length of life. Usually the comparative static and dynamic analyses are performed on sub-models where either the consumption benefits are assumed to equal zero (the investment model), or the investment benefits are assumed to equal zero (the consumption model). We focus on the investment model as sharper predictions are available; this model results in a condition which determines the optimal stock of health in any period and shows that the rate of return on capital (or, marginal efficiency of capital, MEC) must equal the opportunity cost of capital. Increases in the depreciation rate over time cause the optimal stock of health to decrease, as the opportunity cost of capital increases. However, if the MEC curve is inelastic, gross investment grows over time. Thus the model predicts older people to have more sick time, to consume more medical care and devote more time to investment

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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