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Enregistrement W2115924852 · doi:10.17159/1727-3781/2013/v16i1a2319

The Impact on Women on the Removal of Gender as a Rating Variable in Motor-Vehicle Insurance

2017· article· en· W2115924852 sur OpenAlexfundaboutno aff
Anthea Natalie Wagener

Notice bibliographique

RevuePotchefstroom Electronic Law Journal/Potchefstroomse Elektroniese Regsblad · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityYale University
Mots-clésActuarial scienceDisadvantagedLegislationVariable (mathematics)Promotion (chess)EconomicsBusinessLawPolitical scienceEconomic growthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insurers use actuarial statistics as rating variables to differentiate and distinguish for the purposes of risk classification. They justify their use of actuarial statistics due to its accuracy as a predictor of risk. South African motor-vehicle insurers use gender, inter alia, as a rating variable to classify risks into certain classes and to determine insurance premiums. Depending upon whether the insured is male or female, it could have a significant impact on the cost of his or her premium. Women drivers pay less for motor-vehicle insurance because actuarial statistics indicate that women are more careful drivers and are involved in 20 per cent fewer accidents than men. Men pay higher premiums because the statistics indicate that they are less responsible drivers than women. Should a South African court decide that the use of gender as a motor-vehicle insurance rating variable is unfair discrimination, this would benefit male drivers, as it would lower their premium. Women, on the other hand, would be disadvantaged as they would be required to pay higher premiums to subsidise men. The article examines the impact that the removal of gender as a rating variable in motor-vehicle insurance would have on women, and asks if the effects thereof would influence a South African Court’s decision in determining if the use of gender as a rating variable amounts to unfair discrimination. The article first considers the findings of American and Canadian Courts in determining this same issue and then considers South African equality legislation, particularly the Promotion of Equality and Prevention of Unfair Discrimination Act 4 of 2000 (“the Equality Act”). Thereafter, the article provides recommendations for a South African Court. As the Equality Act indicates that the discriminatory insurance practice of placing a disadvantage or advantage on persons based inter alia on their gender may possibly be unfair, it is suggested that South African insurers would have to consider alternative methods of risk assessment. In the light of the American and the Canadian case law, the article suggests that there should be a change of approach to insurance risk assessment. Rather than using gender as a rating variable the insurer could assess the risk of the individual insured, using appropriate, neutral rating variables suited to the particular circumstances of the insured. This would require a much more intensive and individualised risk evaluation and would require the insurer to “tailor-make” insurance for each individual. It is submitted that such an approach would give effect to the right to equality by disallowing the use of gender as a rating variable without producing the undesirable consequence that women drivers would have to subsidise men.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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