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Enregistrement W2060969674 · doi:10.1080/10807031003788634

Earthquake Insurance and Earthquake Risk Management

2010· article· en· W2060969674 sur OpenAlexaff
Desheng Wu, Zhenlong Zheng, Xiaxin Tao

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrban seismic riskEarthquake scenarioSeismic hazardActuarial scienceRisk managementPaymentProperty insuranceEarthquake casualty estimationInsurance policySeismologyBusinessCasualty insuranceGeologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Wenchuan earthquake is the largest devastating earthquake striking China since the 1976 Tangshan earthquake. In this catastrophe, loss payments were mainly from the government and public endowment. The insurance industry is expected to take more responsibility in the future, since earthquake insurance is one of the most effective and equitable instruments to disperse earthquake losses. In this article, earthquake risk management and the development of earthquake insurance in China are reviewed. Earthquake insurance is suggested as an instrument in earthquake risk management, where the premium rate of earthquake insurance is a key factor that needs to be determined reasonably. Seismic hazard is analyzed for the Wenchuan earthquake-stricken area, and is combined with primary loss estimation to construct the exceeding probability curve. Earthquake insurance premium rates are calculated for buildings in the area, including RC (Reinforced Concrete), frame, and brick, corresponding to two kinds of insurance deductible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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