Identifying viable financing mechanisms for post‐earthquake housing reconstruction in Canada: Case study of a M7 earthquake in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Recent efforts by the Federal Government of Canada have devoted resources to mitigating disaster risk and identifying sustainable solutions for post‐disaster housing reconstruction financing. In 2023, Canada committed funding to set up its National Flood Insurance Program. In parallel, the Department of Finance and Public Safety Canada plans industry engagement on solutions to earthquake insurance. In anticipation of the need to rethink post‐earthquake housing reconstruction financing for single‐family homes, the present study evaluates the feasibility of implementing three novel financing mechanisms in Canada, drawing inspiration from existing US and New Zealand programs. The proposed mechanisms include a grants program targeting low‐to‐moderate‐income households, a low‐interest loan program, and an affordable insurance program. Simulations of the impacts of M7 earthquake in the Strait of Georgia, British Columbia, are used to compare the post‐earthquake uninsured losses in the status quo and if each new mechanism was in place before the event. Benefits are assessed through the reduction in uninsured losses, while opportunity losses measure the costs of each program. Results indicate that a loan program with an interest rate above 3.5% could offer benefits surpassing its opportunity cost, albeit with substantial initial expenses. In addition, introducing an affordable insurance program and a disaster fund shows promise but requires robust capitalization in its initial years. A combination of affordable insurance and low‐interest loans could alleviate long‐term debt for homeowners, particularly for earthquakes causing moderate losses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».