The Personal Cost and Affordability of Auto Insurance in Canada: 2011 Edition
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the average cost and affordability of personal passenger automobile insurance premiums in each of the 10 Canadian provinces from 2007 to 2009. Four provinces have government-owned monopolies that sell insurance coverage to drivers. The other six rely on a regulated competitive private sector to provide auto insurance.Comparisons across all 10 provinces in the years from 2007 to 2009 show that the average price for auto insurance premiums was highest in British Columbia, Ontario, Manitoba, and Saskatchewan. Of those provinces, three have government-run auto insurance monopolies. The least expensive average premium in 2008 was in Prince Edward Island where auto insurance is delivered in a regulated, competitive, private-sector insurance market. The least expensive premium in 2007 and 2009 was in Quebec, which has a government-run auto insurance monopoly but only for bodily injury.The study examines why Ontario has relatively high average premiums and why Quebec’s average premiums are relatively low. Ontario has relatively severe regulations, and is experiencing a significant problem with insurance fraud. Quebec has less onerous rate regulations and less generous prescribed benefits.The findings are generally consistent with previous editions of this study and other previous research comparing auto insurance in international jurisdictions including all 10 Canadian provinces. All studies show that auto insurance does not tend to be less costly in jurisdictions that have government auto insurance monopolies, despite claims to the contrary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».