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Enregistrement W1945599784 · doi:10.1111/risa.12363

Synthesizing Econometric Evidence: The Case of Demand Elasticity Estimates

2015· article· en· W1945599784 sur OpenAlexaff
Philip DeCicca, Don Kenkel

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHunter Cancer Research Alliance
Mots-clésEconomicsPrice elasticity of demandPublic economicsContext (archaeology)Econometric analysisConsumer demandEconometric modelDemand managementPoint (geometry)EconometricsMicroeconomicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Econometric estimates of the responsiveness of health-related consumer demand to higher prices are often key ingredients for risk policy analysis. We review the potential advantages and challenges of synthesizing econometric evidence on the price-responsiveness of consumer demand. We draw on examples of research on consumer demand for health-related goods, especially cigarettes. We argue that the overarching goal of research synthesis in this context is to provide policy-relevant evidence for broad-brush conclusions. We propose three main criteria to select among research synthesis methods. We discuss how in principle and in current practice synthesis of research on the price-elasticity of smoking meets our proposed criteria. Our analysis of current practice also contributes to academic research on the specific policy question of the effectiveness of higher cigarette prices to reduce smoking. Although we point out challenges and limitations, we believe more work on research synthesis in this area will be productive and important.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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