Willingness to pay... What???
Notice bibliographique
Résumé
Willingness to pay is a term used in economics, which can be defined as the maximum amount a person would be prepared to pay, sacrifice or exchange in order to receive goods or services or to avoid something that is undesired. It can be used in medicine as a method for assessing the value of health benefits in a cost-benefit analysis. One indication of the importance of this concept is the progressive appearance of this term in the National Institutes of Health’s PubMed database. The first appearance was in 1972, but it then remained uncommon, with less than 10 mentions per year until the 1990s. From 2000 to 2010, the numbers of appearances of this term grew from 69 times a year to 213 times a year. In 2013, this term appeared 355 times in the PubMed database. The greatest usages of willingness to pay within medicine are in Pharmacoeconomics and Health Economics. Nonetheless, this term can be a valuable addition within any field in which cost-benefit analysis is desired. Examples of this usage in 2013, retrieved from PubMed, include: a) Patients’ willingness to pay for Alzheimer’s disease medication in Canada.1 b) Parent preference in Switzerland for easy-to-use attributes of growth hormone injection devices quantified according to willingness to pay.2 c) Willingness to pay for anterior cruciate ligament reconstruction.3
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».