Notice bibliographique
Résumé
The events of the last three years hâve provided some very painful lessons to the insurance industry and its customers, particularly regarding the size of the material and financial risks they face.Insur ers received their wakeup call at the bottom of the underwriting cycle, when the rates they offered were based upon an assumption of extraordinarily high investment yields.Today the soft market busi ness model is no longer viable.Already during 2000/01 renewals, it was évident that the soft market phase was coming to an end.Rates for commercial business and reinsurance began to rise slowly as equity markets peaked.The once constant capital gains income stream not only ran dry, but tumed very sour.However, it was the tragic and shocking event of 11 September 2001, in which 3,000 people lost their lives and 2,500 were injured that finally catapulted rates in most risk categories.Insured damage amounted to approximately USD 40 billiontwice the amount of Hurricane Andrew in August 1992, the second largest insured single event.The insurance industry was called to pay for a hitherto unimaginable risk in a dimension they had not calculated.From a financial perspective, the terrible spectre of 11 September did not represent the greatest burden for the insurance industry.Rather, it was the fall of equity markets world-wide that destroyed USD 100 billion in the non-life industry alone.Life insurers could hâve lost even more on their asset portfolios; however they offloaded
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».