Health economics and emergence from COVID-19 lockdown: the great big marginal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite denials of politicians and other advisors, trade-offs have already been apparent in many policy decisions addressing the coronavirus disease 2019 pandemic and its social and economic consequences. Here, we illustrate why it is important, from a wellbeing perspective, to recognise such trade-offs, and provide a framework, based on the economic concept of 'marginal analysis', for doing so. We illustrate its potential through consideration of optimising the balance between reducing the reproductive rate (R) of the virus and further opening of the economy. The framework accommodates both perspectives in the health-vs-economy debate whereby, depending on where we are within the marginal analysis framework, either health issues are allowed to dominate or, below some threshold of R and/or background level of infection, health and economic considerations can be traded off against each other. Given the inevitability of such trade-offs, the framework exposes crucial questions to be addressed, such as: the critical value of R and/or background infection, above which health considerations predominate, and which may vary from jurisdiction to jurisdiction; and the value of lives forgone resulting from the small increases in R and/or background infection levels that may have to be tolerated as the economy is gradually opened.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».