Quantifying Psychosocial Impacts From Coastal Hazards for Cost-Benefit Analysis in Eastern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of psychosocial impacts related to coastal hazards (erosion, submersion) has so far been mainly qualitative. As cost-benefit analysis is gaining popularity among communities to assess adaptation options in the face of increasing coastal hazards, there is a need to develop quantitative indicators to improve the inclusion of human impacts in decision-making. The project therefore aimed to suggest quantitative indicators for a cost-benefit analysis in the Lower St. Lawrence region exposed to the waters of the estuary of the St. Lawrence River in eastern Quebec, Canada. A systematic survey of five municipalities was conducted in 2019 (n = 101). In general, the prevalence of mental health impacts was the double than that of physical health (30 vs. 14%); and was higher for affected respondents: 50.0 and 23.9%, against 13.5 and 5.8% for unaffected respondents. With regards to psychosocial impacts, the main results were that affected people were 2.33 more stressed in normal times than unaffected respondents and this variation increased to 3.54 during a storm surge warning; the quality of sleep of affected respondents when a storm warning is issued was 2.39 poorer than that of unaffected respondents. With regards with economic impacts, an additional 11% in absenteeism has been observed among respondents affected; the likelihood of experiencing financial difficulties was 1.27 higher for those affected; a small subgroup of affected respondents (<10) declared a mean of 400 CAD of additional health expenses. The results show that the assistance received provides little protection against stress, or even increases it, if it is mainly financial. In addition, a high degree of social isolation and living alone increases stress in the face of hazards. Thus, social capital and psychosocial assistance act as a protective factor in reducing psychosocial impacts. The probability of financial stress, on the other hand, increases in the event of maladaptation (inefficient adaptation expenditures leading to repair costs). Overall, the importance of the impacts measured justifies further economical investigation for their inclusion in the cost-benefit analysis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».