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Enregistrement W4406147556 · doi:10.7202/1115222ar

Landslide Hazards, Public Intervention and Property Values – The Case of Saguenay, Quebec, Canada

2024· article· en· W4406147556 sur OpenAlexaffvenueabout
François Des Rosiers, Bienvenu Tossou

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideDamagesProperty valueGeographyHazardFlood mythPhysical geographyGeologyArchaeologySeismologyLawReal estatePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the beginning of the 21 st century, over 100 major landslides have been reported worldwide, which resulted in both human casualties and massive damages to property. While the academic and technical literature on landslide hazard risk assessment is quite abundant, relatively few studies address the issue of the impact of landslide exposure on property values. In this research, we look at the impact that public intervention aimed at compensating homeowners affected by landslide hazard constraint zones had on residential values in La Baie, an arrondissement of the City of Saguenay (formerly Chicoutimi), in the province of Quebec, Canada. The area was most affected by the Saguenay flood that hit the region on July 19 and 20, 1996 and which was followed by a series of landslides. A difference-in-differences (DiD) spatial hedonic price model is estimated using a representative sample of 813 single-family sales transacted in La Baie between 2009 and 2016. Findings suggest that, caeteris paribus , and nearly two decades after the 1996 events, the compensation scheme implemented at the local level in December 2012 did not manage to completely offset the disadvantages of building constraints on high-risk sites induced by the new regulations and translated into a statistically significant price discount of 3.4% for affected properties as opposed to unaffected ones. They also suggest that a panoramic view on the Saguenay fjord adds some 8.6% to a property’s value.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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