Notice bibliographique
Résumé
Learning Objectives In our day-to-day life, we face many risks. We can get sick or injured. We may get into an accident while we are driving to work. A fire or a flood can damage our houses. If that does not happen, someone may break into our houses and steal our belongings. In addition, we face the risk from not knowing exactly how long we will live. We may live shorter or longer than expected. If the former, our dependents may suffer from lack of financial support. If the latter, we may run out of retirement money. The list goes on. When these unpleasant events happen, their negative effects on our physical and/or financial well-being can be substantial. Traditionally, there are insurance products that people can buy to manage these risks. In this chapter, we discuss the theoretical foundation of insurance. We look at insurance from both the buyers' and sellers' perspectives. Specifically, we want to determine when insurance should be used and how it is priced. In the process, we formalize the concepts of risks and people's attitudes toward them. The understanding from this chapter will be helpful to our discussion of life insurance in the next chapter. The Concepts of Risk and Risk Preferences Definition of Risk Although there is no single, universally accepted definition of risk , a common one defines it as the variation in possible outcomes of an event that is subject to chance. The greater the variation, the more risky the event is. Risk can be classified into two distinct categories – speculative risk and pure risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».