Settlement at Policy Limits and the Duty to Settle: Evidence from Texas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
All liability insurance policies have coverage limits, and insurers usually control whether a case is settled or tried. If the insurer rejects a within-limits settlement offer, the insured bears the risk of an above-limits verdict. In response, virtually every state has imposed a “duty to settle” on insurers, which creates incentives for plaintiffs to make at-limits offers and for insurers to accept those offers when expected damages exceed limits. We study the association between the duty to settle, settlement at limits, claim duration, and defense costs using detailed data from Texas for 1988–2005 on closed, commercially insured personal injury claims. We focus principally on medical malpractice suits against physicians, but find consistent evidence for other types of cases. We find strong evidence that the duty to settle affects settlement dynamics. Essentially, all physician-defendant cases that settle at limits are preceded by an at-limits demand. Roughly 20 percent of physician-defendant cases settle at 90–100 percent of policy limits (broad at-limits) and 13 percent settle exactly at limits (exact at-limits). Broad- and exact-at-limits cases close about five months faster than similar “below-limits” cases—a roughly 20 percent shorter time from suit to settlement, controlling for payout and type of harm. Broad- and exact-at-limits cases also have substantially lower defense costs, controlling for case duration and complexity. More broadly, as the payout/limits ratio approaches 1 from below, duration declines (controlling for payout) and defense costs decline (controlling for payout and duration). Payouts above limits are uncommon; when they occur, insurers are the primary payers. Policy limits alone cannot explain these results; most likely they reflect a combination of policy limits and the duty to settle.
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.
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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle