Flood impact on property value a UK and Canada a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Whether due to climate change or due to bad urban planning, flooding is an important issue. Climate change impact on see level and precipitation amount is well known and will eventually increase the number of flooding areas. Another reason for change in flooding area is the urban development and bad water management planning. Flooding area maps are been updated to take into account new risk. Been in these new flooding risk area is likely to have an impact on real estate value.Purpose: This paper intend to bring a contribution about the value lost in flooding area. The paper present preliminary result using UK and Quebec (Canada) data.Methodology/Design: We use transaction databases, geographic information system (GIS) and building characteristics in order to analyze the impact of been in flooding area on the value of a residential building. Since houses near water usually has value added we control for the water shore distance. Literature shows that flooding area usually has impact on real estate value. Nevertheless some study show mitigated results. We suspect that it is due to value added to houses which are on water shore. UK database is UK has 3 flooding area maps definition, we compute the regression for all of them. Quebec city data are been gathered at this moment and descriptive statistics will be available at the moment of the conference.Results: As of now, results are preliminary but at the time of the conference, we will results for at least one of the two location. We expect the impact to be in line with the literature for UK using historical flooding maps while we expect mitigated for flood risk maps. For Quebec, we expect some area to have more impact due to the very strong media coverage. Limitations For UK, individual characteristic of the building are limited. We use postal code and building type to assume similarity of hedonic characteristics. If houses among the same postal code and type are very heterogeneous the results could be biased.Practical implications: The implication are relevant to compute the value of mitigation installations (dam) or to assess the compensation to be offered to owner impacted by new flood risk area.Originality: We use GIS data allowing to discriminate between water shore proximity and flooding area. We use original data from Quebec which include a high media profile area and several "normal" area.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».