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Enregistrement W7101098903

***** * DRAFT: Please do not cite ****** Willingness-to-Pay for Parallel Private Health Insurance: Canadian Evidence from a Laboratory Experiment

2009· article· en· W7101098903 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBerberine and alkaloids research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationingHealth carePrivate sectorPublic healthHealth care rationingPublic sectorPreferenceHealth lawHealth policyRepresentation (politics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debate over the effects of public versus private health care financing has been, and continues to be, active in both academic outlets and policy circles. Theoretical literature on parallel health care financing is often built on untested behavioural assumptions and the empirical evidence generally depends upon the institutional details of the specific health care systems under analysis. This paper contributes to the literature on parallel health care finance by developing and executing a revealed preference laboratory experiment based on the theoretical model of parallel health care finance in Cuff et al. (2008). The theoretical model involves individuals with varying severities of illness who demand health care from a limited supply of health care resources. Health care resources are purchased by the public sector and rationed free of charge to individuals, or purchased by individuals through a private insurance market. The general theoretical model is converted into a discrete experimental representation of a large-scale economy where individuals are price takers, the probability of receiving public health care is exogenous and the willingness-to-pay (WTP) for private health insurance is elicited from subjects. The experimental design includes two within-subject factors based on the theoretical model: the public sector rationing rule (rationing based on need or severity versus rationing based on a random allocation) and the probability of

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,007

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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