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Enregistrement W3021949019

Insurance Coverage in a Climate Changed Canada: How Can Canada Pay for Loss and Damage from Anthropogenic Climate Change?

2019· article· en· W3021949019 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Dwyer

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeLoss and damageEnvironmental scienceNatural resource economicsEnvironmental resource managementEconomicsEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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