On the definition of an actuarial climate index for the Iberian peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is defined as a long-term shift in climate patterns affecting the planet globally. The main consequences of climate change are a rise in average temperatures in many regions, and an increase in the frequency and intensity of extreme weather events, such as floods, droughts, storms, or hurricanes. Climate change is associated also with a rise in sea levels, more frequent and severe wildfires, a loss of biodiversity, and many other disruptions with serious economic impacts. These new risks are increasingly affecting both the frequency and severity of claims in different insurance branches. To help insurance companies predict and manage these new risks, actuaries have defined the Actuaries Climate Index™ (ACI), which combines information from several important weather variables from historical records of the United States and Canada. The ACI shows a significant increasing trend over the years. It is important to note, however, that the impact of climate change is not the same in all parts of the planet: different regions and countries are affected in different ways. Therefore, it is important to check if the ACI is as useful to assess climate risk outside the United States and Canada. In this paper, we follow the North American ACI methodology in order to build an actuarial climate index for the Iberian Peninsula, which we call Iberian Actuarial Climate Index (IACI). The paper reviews in detail the methodology and the data used to obtain the IACI, and with it, studies the impact of climate change in the Iberian Peninsula.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».