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Enregistrement W7161983879 · doi:10.82308/52200

L'utile et le juste de la discrimination dans la sélection, la classification et la tarification des risques assuranciels

2008· dissertation· fr· W7161983879 sur OpenAlexaboutno aff
Sébastien. Lanctôt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative International Legal Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)NormativeSet (abstract data type)Field (mathematics)Insurance policyFocus (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis addresses the complex issue of risk classification in the field of insurance. Prior to accepting risks, insurance companies must first be able to evaluate those risks. Accordingly, they seek to collect the most information possible from, amongst other sources, the insured, so as to gage relative risk and evaluate whether to insure or not, to what degree and at what rate. In due course, the insurer will use this information on conjunction with statistical and actuarial calculations to draw hypotheses on the degree, probability and cost of risk. In selecting relevant risks for analysis, insurers will utilise set variables based on the area of insurance in which they operate. However, said variables are highly susceptible to being discriminatory. Notably, one thinks of sex and age which are contentiously considered by practitioners and scholars whether or not they operate in the field of insurance. This dissertation will examine exhaustively the normative framework in place in order to determine to what degree, if indeed at all, insurers can legitimately and legally utilize certain classifications such as age and sex in order to select, categorise and fix the price for the various risks offered to them. The question shall arise, to what degree less or all-together non-discriminatory criteria should be favoured over criteria, sometimes considered, prohibited. In order to answer all these questions to better address the issue, we must first examine certain essential notions of insurance. Thus, in the first section, we will describe the relevant logistic practices in insurance industries. We shall focus on the decision process at various levels where potential discriminatory practices may arise. We will see that certain schools of thought on insurance classification are at odds, some times diametrically. We will, incidentally, favour the 'fair discrimination' doctrine over its traditional theoretical rival: 'anti-discrimination'. Our research shows that potentially discriminatory classification occurs at several stages of the ex ante and ex post contractual relationship, stages we will examine one at a time. In the second portion we will cover the general juridical regime of the right to non-discrimination in contracts at the international, national and provincial levels. Special attention will be paid to specific rules which allow some limited derogation to the constitutional rights against discrimination. We shall highlight that the legislative authority granted by the Quebec Charter does have limitations. What's more, certain guidelines recently established by the Supreme Court of Canada regarding application, must take precedence over various classification criteria pertaining to insurance which find their root in article 20.1 of the Quebec Charter. Ultimately, we will concentrate on what is just, which is to say the legitimacy of discrimination in a field that takes it for granted while seldomely questioning its foundations. We will come to apply a new measure for insurance discrimination. We will test this new measure in two specific fields: life insurance and automobile insurance. Overall, this thesis will allow us to determine how discriminatory classification can, at times, be legally employed (mostly in pre-selection and segmentation) in the above mentioned fields. We will conclude by proposing a new operating model which seeks to limit classification procedures that circumvent rights to privacy and non-discrimination.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,035
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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