<scp>First‐Party Versus Third‐Party Compensation for Automobile Accidents: Evidence From Canada</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insurance regimes for compensating losses arising from automobile accidents vary by jurisdiction, ranging from a pure tort system to a pure no‐fault system, with both systems having well‐documented benefits and costs. The majority of published research focuses on the benefits and costs associated with the compensation for bodily injury. This article extends the existing literature by examining the differences between first‐party and third‐party recovery for both physical damage and bodily injury losses in Canada. Our comparison of auto insurance costs per insured vehicle suggests that government‐run, pure no‐fault provinces have lower average costs than provinces with private tort and modified no‐fault. Lower costs arise from the elimination of tort costs associated with noneconomic damages, lower claims settlement costs due to first‐party compensation, and scales of economy arising from monopoly power. The second goal of the article is to examine the impact of first‐ versus third‐party compensation on the settlement of property damage claims. We analyze the claim files of a large insurer that operates within both a traditional tort (third‐party) environment and a first‐party recovery environment for property damage. We find that in a first‐party recovery regime claims are settled sooner, settlement costs are lower, and not‐at‐fault drivers are compensated at a higher rate than in the traditional tort environment.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».