Notice bibliographique
Résumé
Abstract Suppose individuals have information from genetic tests concerning their mortality or morbidity risk and insurers are not allowed access to it. Higher risks will view insurance as a ‘better deal’ than will lower risks when the price is the same for all and so higher risk consumers will be inclined to purchase more insurance than those with lower risk. The result will be upward pressure on the average market price for insurance. Insurers will react by either raising price or tailoring insurance policies to separate the two types of consumers. In this article, the implications on consumer well‐being in such an economic environment are described and compared to the outcome where insurers are allowed to use the results of genetic tests to price insurance accordingly. Key Concepts: If insurance companies do not have access to genetic test results of their potential customers, then this creates a situation of asymmetric information and a problem of adverse selection. Since ‘bad risks’ will desire more insurance than ‘good risks’ if the price is the same for all, then insurers would end up selling more insurance to the bad risks and so the overall price of insurance may rise as a result. Adverse selection may also result in screening strategies whereby insurers offer higher coverage at a higher unit price in order to attract high risk types with lower risk types enduing up with less insurance coverage. Allowing insurers access to genetic test results leads to greater efficiency of the insurance market but may also create a potential genetic underclass; that is, people who face very high prices for insurance or no insurance at all. Economic models of insurance markets allow one to understand the tradeoffs between effective (efficient) operation of insurance markets and equity concerns.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».