Insurance Coverage in a Climate Changed Canada: How Can Canada Pay for Loss and Damage from Anthropogenic Climate Change?
Notice bibliographique
Résumé
This article looks at the impact of anthropogenic climate change and its associated costs in the Canadian context. It begins by outlining how climate change is predicted to alter the Canadian climate before evaluating how this will affect the insurance industry. It determines that insurers’ response to the unpredictable risks and high costs associated with climate change will lead to significant gaps in coverage. How litigation of major carbon polluters could help cover some of the costs associated with climate change by holding polluters accountable is considered. State-led climate litigation can overcome some of the litigation obstacles identified and it may be preferable to civil litigation. The current state of civil and state-led litigation will be inadequate to address the mounting costs associated with climate change. Thus, the article considers the use of legislation to assist state-led litigation against major carbon polluters, which would be modeled after the tobacco legislation first used in British Columbia. The article contemplates how these funds could be disbursed into disaster relief and no-fault insurance schemes to compensate for climate loss and damage, as well as briefly discussing the international concerns relevant to these domestic issues. Ultimately, it is determined that there are viable combinations of legislation, litigation, taxation, compensation, mitigation, adaptation, and insurance that can better prepare Canada for managing the high costs associated with anthropogenic climate change.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».