Une évaluation empirique de la nouvelle tarification de l’assurance automobile (1992) au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette recherche était d’évaluer l’effet du changement de tarification de 1992 sur la sécurité routière au Québec. Nos résultats indiquent que le changement de tarification a réduit les nombres d’infractions et les nombres d’accidents, deux variables qui mesurent indirectement la non-prévention routière. De plus, nos résultats indiquent que le nombre de points d’inaptitude accumulés au cours d’une période de deux ans est un bon prédicteur du nombre d’accidents de la période suivante de deux ans ce qui supporte la politique de tarification de la SAAQ. En effet, cette politique en plus d’inciter plus de prudence, fait payer des contributions d’assurance proportionnelles aux risques individuels. En d’autres termes, le changement de 1992 a réintroduit une tarification des risques plus équitable au sens actuariel en faisant payer aux risques élevés des contributions d’assurance plus élevées. Ces résultats ont été obtenus de l’estimation des paramètres de la loi de distribution binomiale négative avec effets aléatoires pour tenir compte de l’aspect panel des données.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".