Droit à l’oubli pour les malades de cancers : un risque relatif pour les assurances
Bibliographic record
Abstract
La signature de la convention AERAS en 2006 a été une avancée majeure en permettant l’accès aux crédits pour des milliers de malades et anciens malades. Aujourd’hui, le projet de loi santé prévoit la mise en place d’un droit à l’oubli pour les malades de cancers. Sa localisation et le pronostic moyen associé seront susceptibles de faire varier le délai permettant d’accéder à ce droit. Tandis que les compagnies d’assurance souhaitent voir l’obligation de déclaration conservée pendant 15 ans après le diagnostic, les associations de malades militent pour que ce délai soit réduit à 10 voire 5 ans, dans certains cas. En croisant les données épidémiologiques et les données bancaires, nous démontrerons que le nombre supplémentaire d’assurés potentiels engendré par la réduction de ce délai ne représenterait qu’une augmentation très marginale des risques couverts par les assureurs.
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 | 0.007 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".