Designer's Corner - Willingness-To-Pay (WTP): The New-Old Kid on the Economic Evaluation Block
Notice bibliographique
Résumé
Cost-benefit analysis (CBA) is defined in the methodology literature as a form of economic evaluation whereby both costs and consequences are measured in monetary terms (Drummond, O'Brien, Stoddart, & Torrance, 1997). In recent years we have witnessed renewed enthusiasm for CBA and contingent valuation (CV) methodology, in particular the willingness-to-pay (WTP) approach to measuring the consequences of health-care programs (Diener, O'Brien, & Gafni, 1998; Klose, 1999). This renewed enthusiasm stems partly from the congruence between the empiric method used to measure the outcome (i.e., WTP) and the theoretical foundation of CBA in welfare theory (Mishan, 1971). This type of analysis also enables direct comparison of benefits and costs, as the two are measured in the same units. An added attraction of CBA is that the same principle of net benefit (i.e., benefit minus cost) can be applied to other sectors such as transport or environment, permitting intersectoral comparisons of resource use. The maximum amount that an individual is willing to pay for goods or services is a common economics measure of the value of those goods or services to the individual. Yet only in recent years have we witnessed renewed enthusiasm for the use of WTP survey techniques in estimating monetary values for improved morbidity and mortality risks. As was observed as far back as a decade ago (Johannesson & Jonsson, 1991), environmental economics and health economics developed differently with respect to evaluation methods. While CBA (and WTP) has evolved into the most common method for valuing environmental
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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 | 0,066 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».