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Enregistrement W4388730143 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1257031

Giving more detailed information about health insurance encourages consumers to choose compromise options

2023· article· en· W4388730143 sur OpenAlexafffundabout
Stephen E. Chick, Scott A. Hawkins, David Soberman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCompromiseHealth careContext (archaeology)PsychologyPlan (archaeology)Medical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: To investigate how the provision of additional information about the health events and procedures covered by a healthcare plan affect the level of coverage chosen by young adults taking their first full time job. Methods: University students were recruited for a study at two behavioral laboratories (one located at the University of Toronto and the other located at INSEAD-Sorbonne University in Paris) in which they imagine they are making choices about the healthcare coverage associated with the taking a new job in Chicago, Illinois. Every participant made choices in four categories: Physician Care, Clinical Care, Hospital Care, and Dental Care. Participants were randomly assigned to one of two conditions: Low Detail or High Detail coverage information and they chose between three levels of coverage: Basic, Enhanced, and Superior. The study took place in March 2017 with 120 students in Toronto and 121 students in Paris. Results: The provision of more detailed information about the health events and procedures covered by a healthcare plan leads to a compromise effect in which participants shift their choices significantly towards Enhanced (moderate coverage) from Basic (low coverage) and Superior (high coverage). The compromise effect was observed at both locations; however, Paris participants choose significantly higher levels of coverage than Toronto participants. Discussion: Providing more detail to employees about the health events and procedures covered by a healthcare plan will increase the fraction of employees who choose the intermediate level of coverage. It is beyond the scope of this study to conclude whether this is good or bad; however, in a context where employees gravitate to either insufficient or excessive coverage, providing additional detail may reduce these tendencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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