What Might Brexit Mean for British Tourists Travelling to the Rest of Europe?
Notice bibliographique
Résumé
Brexit will have profound implications for British tourists visiting the rest of the European Union, in particular because of the likely loss of coverage of healthcare should they be injured or fall ill. This paper compares the cost of travel insurance within the EU and in comparable countries outside it, asking how it varies by age and pre-existing conditions. Fictitious patients, differing by age, pre-existing condition, and destination (France, an EU Member State; Israel and Canada, two high income non-EU frequent destinations) were entered into an insurance price comparison website to assess the influence of these characteristics on prices quoted. Cost of travel insurance increases with age, pre-existing health conditions and by destination. In those with no pre-existing conditions, there is a marked difference between France, where the cost rises steadily with age, and Israel and Canada, where there is a sharp increase after age 75. For individuals with any one pre-existing condition, there is no similar jump in cost but rather a progressive increase with age, although the rate of increase accelerates as the individuals concerned get older. For all travellers, the cost of insurance is highest for Canada and lowest for France. At present, pre-existing health conditions in British tourists travelling in the rest of the EU are covered by the European Health Insurance Card. With the UK's probable exit from the EU and almost certain loss of this coverage, travellers in the older age groups may have to pay much more for their travel insurance, with some possibly tempted to forgo travel insurance coverage because of the cost. It is essential that health professionals understand how leaving the EU may impact on those seeking their advice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».