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Enregistrement W3157818398 · doi:10.3390/su13095088

The Spatial and Temporal Decomposition of the Effect of Floods on Single-Family House Prices: A Laval, Canada Case Study

2021· article· en· W3157818398 sur OpenAlexaffabout
Maha AbdelHalim, Jean Dubé, Nicolas Devaux

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à RimouskiInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythFloodplainEvent (particle physics)NegotiationEstimationEstimatorEconometricsProcess (computing)Computer scienceEvent studyOperations researchGeographyEconomicsStatisticsMathematicsCartographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to estimate and decompose the spatial and temporal effect of a flood event occurring in the city of Laval in 1998 using a hedonic pricing model (HPM) based on a difference-in-differences (DID) estimator. The empirical investigation of the impact of flood as a natural disaster must take into account the fact that the negotiation process between buyers and sellers may well occur before the event. It is argued that the evaluation procedure needs to be adjusted to account for this reality because the estimation of the effects may otherwise be biased and isolate other effects. To test this hypothesis, the study focuses on transactions occurring between (1995 and 2001) and within designated floodplains to adequately isolate and decompose the impact of flood. The original database contains information on 252 single-family houses transactions. The results suggest that the estimation of the impact is time dependent, with a measured negative effect appearing several months after the flood, suggesting that the impact is hard to establish right after the event since transactions, and the final sale price, could have been fixed by negotiations well before the event. The statistical methodological framework of flood research should be adapted to account for the negotiation process occurring prior to the flood event to be able to correctly isolate the impact for the after event. The flooded area also needs to be precisely identified to be able to correctly estimate the flood impact on houses that have faced flood.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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