Too poor to say no? Health incentives and disadvantaged populations
Notice bibliographique
Résumé
Incentive schemes, which offer recipients benefits if they meet particular requirements, are being used across the world to encourage healthier behaviours.From the perspective of equality, an important concern about such schemes is that since people often do not have equal opportunity to fulfil the stipulated conditions, incentives create opportunity for further unfair advantage.Are incentive schemes that are available only to disadvantaged groups less susceptible to such egalitarian concerns?While targeted schemes may at first glance seem well placed to help improve outcomes among disadvantaged groups and thus reduce inequalities, I argue in this paper that they are susceptible to significant problems.At the same time, incentive schemes may be less problematic when they operate in ways that differ from the 'standard' incentive mechanism; I discuss three such mechanisms.Incentive schemes, which offer recipients benefits if they meet particular requirements, are being used across the world to encourage healthier behaviours.From the perspective of equality, an important concern about such schemes is that when individuals are not equally well positioned to fulfil the stipulated conditions, incentives create opportunity for further unfair advantage.[1]Are incentive schemes that are available only to disadvantaged groups less susceptible to such egalitarian concerns?To the extent that they offer disadvantaged individuals a benefit that will make them better off (usually in terms of resources) on the condition that they do something that will also make them better off (usually in terms of health), such schemes may at first glance seem well placed to help improve outcomes among disadvantaged groups and thus reduce inequalities.However, as I argue in this paper, incentives that target disadvantaged groups are susceptible to significant problems, including concerns about equality.At the same time, incentive schemes can be less problematic when they operate in ways that are not primarily the 'standard' incentive mechanism; I discuss three such mechanisms.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».