Le développement de l’assurance des catastrophes naturelles : facteur de développement économique
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de la société contemporaine ou encore « la société du risque », comme a été baptisée par Beck dans les années quatre-vingt, même la nature des risques a évolué. Certains risques revêtent un aspect dynamique et dont les conséquences sont à grande échelle. De ce fait, ces risques, dits majeurs, remettent en cause les conditions de l’assurabilité telles que définies par Berliner (1982). En effet, l’incertitude croissante qui nous entoure empreint l’assurance par de nouvelles lacunes : l’ignorance de l’occurrence des risques majeurs ainsi que la difficulté de l’évaluation de leurs gravités. Dans ce contexte, la gestion des catastrophes naturelles revêt une grande importance aussi bien pour le bien-être social que pour l’épanouissement du tissu économique et la croissance en général. De ce fait, cet article vise à tester la relation entre une bonne assurance des catastrophes naturelles et le développement économique de vingt-quatre pays de l’OCDE. La technique utilisée est la méthode de données de panel. On propose ainsi une analyse d’intégration-cointégration sur panel, en utilisant la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques (DOLS). Les résultats trouvés approuvent bien l’existence d’une relation positive entre le développement de l’assurance des catastrophes naturelles (mesuré par le taux de pénétration de l’assurance) et l’amélioration du PIB/tête des pays étudiés.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».