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Record W7067417089

L'impact de la loi sur l'assurance-médicaments sur les coûts des régimes d'assurance collective des entreprises du Québec

2007· dissertation· fr· W7067417089 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2007
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Order (exchange)Work (physics)Government (linguistics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche a pour objectif de vérifier l'impact de la loi 33 sur les coûts des régimes collectifs des entreprises qui œuvrent au Québec. La loi 33 est entrée en vigueur le 1er janvier 1997, elle institue un régime général d'assurance-médicaments. Elle impose aussi à toute personne qualifiée pour faire partie d'un groupe auquel s'applique un contrat d'assurance collective ou un régime d'avantages sociaux comportant les garanties du régime général, l'obligation d'adhérer à ce groupe et de faire bénéficier de cette couverture son conjoint, son enfant et, dans certains cas, une personne handicapée domiciliée chez elle. L'objet de cette étude qui se veut exploratoire consiste à réaliser une évaluation sommaire de l'impact financier de la loi 33 sur les dépenses allouées par les employeurs aux régimes d'assurance collective. C'est une étude à cas multiples. Elle consiste aussi à comparer les coûts des régimes d'assurance collective qui sont offerts par les employeurs à partir de données compilées durant la période antérieure à la mise en vigueur de la loi sur l'assurance médicaments avec celles postérieures à cette période. Pour étudier cette variation nous avons émis les hypothèses suivantes : H1 : La loi sur l'assurance médicaments a tendance à augmenter les coûts du régime d'assurance collective de l'entreprise. H2: La loi sur l'assurance médicaments a tendance à diminuer l'étendue des protections offertes par l'entreprise dans le cadre du régime d'assurance collective. Dans notre modèle nous avons ajouté des hypothèses spécifiques dont le contenu se rapporte aux principales dispositions de la loi 33: H3: la dispositions d'adhésion obligatoire des employés aux régimes d'assurance collective fait augmenter le nombre d'adhérants. Ainsi, elle agit sur le coût du régime collectif de l'entreprise en l'augmentant. H4: l'obligation de procurer une couverture aux personnes à charge influence à la hausse les coûts du régime d'assurance collective offert par l'employeur, parce qu'elle fait augmenter la consommation des médicaments. H5: l'adhésion des employés actifs âgés de 65 ans et plus au régime d'assurance collective de l'entreprise fait augmenter les coûts du régime. H6 : la couverture des retraités influence à la hausse les coûts du régime d'assurance collective de l'entreprise. Nous avons ajouté aussi des variables de contrôle telles, la taille de l'entreprise, la nature ou le secteur d'activité de l'entreprise et la distribution de l'âge des employés, qui sont documentées comme ayant un effet sur les coûts des régimes d'assurance collective. Cette recherche porte sur six organisations installées dans la région de Montréal. L'instrument de collecte de données que nous avons utilisé consiste en une interview structurée à l'aide d'un questionnaire. Notre étude indique que certaines dispositions de la loi notamment celle de l'adhésion obligatoire du personnel ayant un lien d'emploi, l'adhésion obligatoire des personnes à charge et des employés âgés de 65 ans et plus qu'il soient actifs ou à la retraite, sont des facteurs ayant un impact sur les coûts des régimes d'assurance collective des organisations. Ainsi, les données recueillies nous révèlent que les dépenses associées aux protections de l'assurance collective ont augmenté de 5 à 10% dans cinq organisations sur six. Nos répondants estiment que cette augmentation est due à l'application de la loi 33 sur l'assurance médicaments.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.082
Threshold uncertainty score0.436

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2007
Admission routes1
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