Fair Innings: An Empirical Test
Notice bibliographique
Résumé
The fair innings principle states that fairness requires allocating life-saving treatments to younger rather than older patients when each would gain the same extension in longevity. It is motivated by the notion that older patients have already benefited from a longer life and so have less claim to scarce treatment resources than younger patients who have not yet lived their "fair innings." The principle can be theoretically justified by a prioritarian social welfare function applied to lifetime wellbeing. We conducted an online survey to test whether there is support for the principle in the general population (in France). We find substantial but not universal support. When choosing to allocate a treatment that would provide the same life extension to an older or a younger patient, about one-half the respondents would allocate the treatment to the younger patient while about one-third are indifferent to which patient is treated and about one-fifth would allocate treatment to the older patient. Holding the life extension to the older patient fixed, decreasing the life extension to the younger patient decreases (increases) the fraction of respondents that would allocate treatment to the younger (older) patient. These results highlight the tension between principles of equal treatment and of giving priority to those who are worse off that confound healthcare policy.
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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 | 0,069 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,004 |
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 ».