Rating a Wildfire Mitigation Strategy with an Insurance Premium: A Boreal Forest Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Risk analysis entails the systematic use of historical information to determine the frequency, magnitude and effects of unexpected events. Wildfire in boreal North America is a key driver of forest dynamics and may cause very significant economic losses. An actuarial approach to risk analysis based on cumulative probability distributions was developed to reduce the adverse effects of wildfire. To this effect, we developed spatially explicit landscape models to simulate the interactions between harvest, fire and forest succession over time in a boreal forest of eastern Canada. We estimated the amount of reduction of timber harvest necessary to build a buffer stock of sufficient size to cover fire losses and compared it to an insurance premium estimated in units of timber volume from the probability of occurrence and the amount of damage. Overall, the timber harvest reduction we applied was much more costly than the insurance premium even with a zero interest rate. This is due to the fact that the insurance premium is directly related to risk while the timber harvest reduction is not and, as a consequence, is much less efficient. These results, especially the comparison with a standard indicator such as an insurance premium, have useful implications at the time of choosing a mitigation strategy to protect timber supplies against risk without overly diminishing the provision of services from the forest. They are also promoting the use of insurance against disastrous events in forest management planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».