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Enregistrement W2104572081 · doi:10.1086/679255

Household Decision Making and Valuation of Environmental Health Risks to Parents and Their Children

2014· article· en· W2104572081 sur OpenAlexaff
Wiktor Adamowicz, Mark Dickie, Shelby D. Gerking, Marcella Veronesi, David Zinner

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Environmental and Resource Economists · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillingness to payContingent valuationEconomicsValuation (finance)Marginal utilityPreferenceActuarial scienceHealth riskResource allocationPublic economicsMicroeconomicsEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper empirically discriminates between household decision-making models for estimating parents’ willingness to pay for health risk reductions for their children and for themselves. Models are tested using data from a stated preference survey involving 432 matched pairs of married parents. Analysis builds on a collective model of resource allocation that incorporates household production of perceived health risks and allows for differences in preferences and risk perceptions between parents. Results are consistent with Pareto efficiency within the household. Thus, for a given proportionate reduction in health risk, (1) parents are willing to pay equal amounts at the margin to protect themselves and the child and (2) parents’ choices for their children are based on household valuations, rather than individual valuations. The marginal willingness to pay of mothers and fathers for health risk protection appears insensitive to shifts in their relative contributions to the household budget.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,173 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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