Preparing for future pandemics: A multi‐national comparison of health and economic trade‐offs
Notice bibliographique
Résumé
Government investment in preparing for pandemics has never been more relevant. The COVID-19 pandemic has stimulated debate regarding the trade-offs societies are prepared to make between health and economic activity. What is not known is: (1) how much the public in different countries are prepared to pay in forgone GDP to avoid mortality from future pandemics; and (2) which health and economic policies the public in different countries want their government to invest in to prepare for and respond to the next pandemic. Using a future-focused, multi-national discrete choice experiment, we quantify these trade-offs and find that the tax-paying public is prepared to pay $3.92 million USD (Canada), $4.39 million USD (UK), $5.57 million USD (US) and $7.19 million USD (Australia) in forgone GDP per death avoided in the next pandemic. We find the health policies that taxpayers want to invest in before the next pandemic and the economic policies they want activated once the next pandemic hits are relatively consistent across the countries, with some exceptions. Such results can inform economic policy responses and government investment in health policies to reduce the adverse impacts of the next pandemic.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».