Notice bibliographique
Résumé
The value of a statistical life (VSL) is a very controversial topic, but one which is essential to the optimization of governmental decisions. Indeed, our society faces any number of risks (health, transportation, work, etc.) and, as resources are limited, their complete elimination is impossible. The role of governments is to act as effectively as possible in reducing these risks. To do so, one must first determine the value that society is willing to pay in order to save a human life. However, we see a great variability in the values obtained from different studies. The source of this variability needs to be understood, in order to offer public decision-makers better guidance in choosing a value and to set clearer guidelines for future research on the topic. This article presents a meta-analysis based on 40 observations obtained from 37 studies (from nine different countries) which all use a hedonic wage method to calculate the VSL. Our meta-analysis is innovative in that it is the first to use the mixed effects regression model (Raudenbush, 1994) to analyze studies on the value of a statistical life. The outcome of our meta-analysis allows us to conclude that the variability found in the results studied stems in large part from differences in methodologies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,877 | 0,543 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».