Valuing a reduction in the risk of very low birth weight
Notice bibliographique
Résumé
There is ample evidence that exposure to various chemicals can increase the probability of children to be born with low or very low birth weight. Infants born with very low birth weight have a higher risk of suffering from neurosensory problems, issues related to behavioural and social competencies, and learning disabilities than infants born with normal birth weight. Authorities face challenges in regulating chemical substances through actions such as bans and prohibitions, because of the difficulty in explicitly considering the economic benefits and costs of such regulations. Moreover, existing Values of a Statistical Case (VSC) of very low birth weight are rare and cannot be directly applied to the cost benefit analysis of chemical management options for a wide range of countries. This paper is part of the series of large scale willingness to pay (WTP) studies resulting from the Surveys to elicit Willingness to pay to Avoid Chemicals related negative Health Effects (SWACHE) project that intends to improve the basis for doing cost benefit analyses of chemicals management options and environmental policies in general. The present paper details a stated preference survey estimating WTP to reduce the risk of very low birth weight, filling an important gap in the valuation literature and addressing a need for applied benefits analysis for chemicals regulation. The SWACHE very low birth weight survey was fielded in 9 countries: Canada, the Czech Republic, Italy, Mexico, the Netherlands, Switzerland, Türkiye, the United Kingdom, and the United States.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».