The Dollar Value of Human Life Losses Associated With COVID-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic continues to cause morbidity and premature mortality and ravage the socio-economic sectors in Canada.Objectives: The study aimed to appraise the Total Dollar Value of Human Life Losses (TDVHL) associated with COVID-19 in Canada. Methods: The net output approach was applied in the dollar valuation of the 8810 human life losses associated with COVID-19 in Canada as of July 16, 2020. The economic model wasrerun assuming 3%, 5%, and 10% discount rates with Canada’s life expectancy of 83 years, the world’s average life expectancy of 73 years, the world’s highest average life expectancy of88 years, and a 3% discount rate. Results: The human lives lost to COVID-19 had an estimated value of the international dollar (Int$) 2037021173 and an average of Int$ 231217 per human life lost. Quebec and Ontarioprovinces alone accounted for 94.99% of the TDVHL. Reanalysis of the economic model with discount rates of 5% and 10% resulted in declines in TDVHL of Int$ 192721390 (9%)and Int$ 530132423 (26%), respectively. Substitution of the nation with the word’s average life expectancy shrank the TDVHL by Int$ 1754972473 (86%) while applying the world’shighest life expectancy triggered a growth in the TDVHL of Int$ 498674987 (24%).
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».