Price Discrimination in the United States: Why Are Pharmaceuticals Cheaper in Canada and Are Americans Seizing the Opportunities across the Border
Notice bibliographique
Résumé
A group of elderly citizens climbs onto a bus that was sent by their U.S. senator.At first glance, it appears to be another political candidate's effort to ensure that these senior citizens make it to the polling booths.But as the bus crosses the U.S.-Canadian border, one realizes that these riders aren't headed to their precinct polling locations.Instead, they are traveling to Canada to purchase prescription drugs!When politicians focus campaign attention on the high cost of prescription drugs, they tend to aim their message at senior citizens because that group constitutes forty two percent of the prescription drug market.'Vermont Senator Bernard Sanders, inspired some of his political colleagues to organize bus trips to take senior citizens to Canada to purchase prescription medicines, in an effort to politicize, once again, the issue of rising prescription drug costs.2 Recently, Senator Debbie Stabenow of Michigan organized such a trip.Hundreds of senior citizens from across the nation climbed aboard to ride the Rx Express from Detroit to Windsor, Canada to purchase medicines.3 Senator Tim Johnson of South Dakota also scheduled a bus trip for senior citizens in August of 2002 to visit * Juris Doctorate candidate at SMU, graduating in December 2003.Bachelor of Science in Biology from
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».