Assessing the suitability of economic policy instruments for urban flood risk management
Notice bibliographique
Résumé
Although modern technology has improved stormwater management practices, municipalities remain susceptible to urban flooding. One common method for addressing flood risk is through the application of economic policy instruments, which facilitate risk reduction by way of incentivising stakeholders to engage in activities that eliminate risk. To date, several studies have analysed costs and benefits of economic policy instruments, but there are still limited insights regarding the selection and evaluation of economic policy instruments by municipal public managers. As a result, this study explored how Canadian municipal public managers assess the suitability of economic instruments for flood risk management. The economic policy instruments examined in this study included corrective taxes, special surcharges, subsidies, compassionate grants, stormwater credits and stormwater charges. Semi-structured interviews were employed and asked participants to evaluate the suitability of the instruments based on seven evaluation criteria. Thematic content analysis was utilised to identify themes among the interviewees’ evaluations and resulted in a total of eighteen individual axial codes, collated under three broader suitability themes (efficiency, legitimacy and resiliency). This study concluded that municipal public managers evaluate the suitability of economic instruments for flood risk management through the use of a hierarchical framework which organises the seven evaluation criteria from most preferred to least preferred. Thus, the criteria are ordered as such; municipal capacity, effectiveness, political viability, fairness, economic efficiency, flexibility and coherence.
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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 | 0,069 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».