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Enregistrement W2163621103 · doi:10.15171/ijhpm.2014.12

A third way for health policy?

2014· article· en· W2163621103 sur OpenAlexaff
Alexander D. Peden

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealScope (computer science)MainstreamDemographicsPolitical sciencePositive economicsEconomicsSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economics has hit the mainstream in the last decade with popular books like Freakonomics and The Undercover Economist reaching the masses. These authors have used their toolkits far beyond the narrow scope of money and finance and answered questions pertaining to anything from social policy to demographics to crime. Their appeal has largely been their ability to explain that small underlying forces can have major impacts, intended or otherwise, on many different areas of society. One recent book following this trend is Nudge, published in 2008 by University of Chicago academics Richard Thaler and Cass Sunstein. The book has attracted acclaim from both journals and the press, with The Financial Times naming it as one of the best business books for 2008. Nudge coins the term ‘choice architecture’, referring to the manner in which a range of alternatives is presented, which the authors contend is commonly overlooked as an integral part of many decisions we all face during the course of our day-to-day lives (1). When people take the time to judiciously research all alternatives before them, or use their reflective systems in the parlance of the book, they generally make objectively good decisions. Unfortunately, in practice people cannot or do not take the time to do so and instead use their automatic or gut thinking systems, leading to inferior outcomes. The first section of the book then compellingly demonstrates the evidence of its importance in a multitude of situations. There are many lessons to be learned along the way, applicable to both policy-makers and those who wish to critically examine some of their own choices in life. Among these, lessons is the fact that a large percentage of the population will stick with an easy default option without consideration of better alternatives, even when considering a life-altering decision such as retirement planning. There are even examples of people who fail to take advantage of subsidies to supplement their retirement income by simply not filling out the necessary application form. A further counter-intuitive warning for policy-makers is that in some cases, giving people too many choices can lead to worse outcomes as a result of being overwhelmed, or unable to accurately assess them all. Given the evidence, policy-makers should take heed that acknowledging choice architecture can prove as essential to a policy’s success as the choices themselves.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,036
Communication savante0,0320,039
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0320,047
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,012

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,423 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2014
Routes d'admission1
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