Floods and Water Service Disruptions: Eliciting Willingness-to-Pay for Public Utility Pricing and Infrastructure Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Devastating floods and ongoing droughts throughout the world highlight the infrastructure and management challenges facing water and wastewater utilities. While increasing variability in climate has been identified as the immediate culprit, the severity of events has been exacerbated by years of underinvestment in infrastructure improvements due to inadequate pricing of services. The American Water Works Association (2015) identifies a crucial step for decision-makers: identify clearly communities’ priorities with respect to water and wastewater management, both of which provide public or community-level goods and services. Using data from two separate choice experiments, collected in the same survey of Canadian households, the current paper estimates household willingness-to-pay (WTP) to reduce the likelihood of flood events and water service disruptions. Results from both choice experiments show a strong preference for policy scenarios that reduce these risks, although there is a substantial amount of heterogeneity. People living in the Prairie region, rural residents, and people living in areas with higher home values have a higher WTP. Although the results lend support to public infrastructure programs for addressing flood and water disruption risks, the degree to which these are preferred to private action is not clear.
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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 | 0,000 |
| 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 ».