MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135629099 · doi:10.4337/9781781006177.00033

Do damages caps reduce medical malpractice insurance premiums? A systematic review of estimates and the methods used to produce them

2013· review· en· W2135629099 sur OpenAlexaff
Kathryn Zeiler, Lorian Hardcastle

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2013
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDamagesActuarial scienceTortStatutory lawMedical malpracticeEmpirical researchMalpracticeSet (abstract data type)IndemnityEconomicsBusinessPublic economicsPolitical scienceAccountingLiabilityComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pioneering Handbook contains specially-commissioned chapters on tort law from leading experts in the field. This volume evaluates issues of vital importance to those seeking to understand and reform the tort law and the litigation process, taking a multi-disciplinary approach, including theoretical economic analysis, empirical analysis, socio-economic analysis, and behavioral analysis. Topics discussed include products liability, medical malpractice, causation, proximate cause, joint and several liability, class actions, mass torts, vicarious liability, settlement, damage rules, juries, tort reform, and potential alternatives to the tort system. Scholars, students, legal practitioners, regulators, and judges with an interest in tort law, litigation, damages, and reform will find this seminal Handbook an invaluable addition to their libraries.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,424
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,424
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,326 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEdward Elgar Publishing eBooksMême sujetMedical Malpractice and Liability IssuesTravaux en français237 207