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Enregistrement W3164082249 · doi:10.1515/apjri-2019-0020

Employment Rank and the Choice of Health Insurance Benefit Scheme among Bangladeshi Civil Servants

2021· article· en· W3164082249 sur OpenAlexaff
Syed Abdul Hamid, Afroza Begum, Syed M. Ahsan, Sushil Ranjan Howlader, Azhar Uddin, Taslima Rahman, Hafizur Rahman

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Risk and Insurance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryExchequerSubsidyCivil servantsPreferenceGovernment (linguistics)Rank (graph theory)Actuarial scienceCost sharingWillingness to payEconomicsRegretState (computer science)Join (topology)BusinessDemographic economicsLabour economicsMicroeconomicsPolitical sciencePoliticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study surveys 622 Bangladeshi civil servants of all administrative jurisdictions and elicits their preference for health insurance schemes. The latter vary in the amount of sum assured as well as in terms of premium sharing rules with the government. The paper also explores the financial burden that the premium subsidy may impose on the exchequer and the state’s fiscal capacity to shoulder it. We discover a very high willingness to join the scheme. Though all three premium-sharing options posit flat rates common for all employment ranks, respondents appear to prefer premiums proportional to their basic salary.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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