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Enregistrement W6983516647

Modèles de dépendance spatiale pour la gestion financière des inondations avec applications au Canada

2023· other· fr· W6983516647 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europePopulationIle de france
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les enjeux liés aux risques d’inondations suscitent une préoccupation croissante à l’échelle mondiale, y compris au Canada où les inondations sont de plus en plus fréquentes et entraînent des coûts en constante augmentation en raison des changements climatiques, de la croissance de la population et du développement dans les zones à haut risque. De ce fait, le risque d’inondation a le potentiel de représenter un risque systémique pour l’industrie de l’assurance, car les coûts associés à ces événements peuvent atteindre des niveaux extrêmement élevés, ce qui peut avoir des répercussions sur la profitabilité des assureurs. Dans ce contexte, ce mémoire a pour objectif général de développer des modèles de dépendance spatiale pour améliorer la gestion financière des inondations et d’examiner les implications pour l’industrie de l’assurance et le partage des risques au Canada. Pour atteindre cet objectif, différentes approches ont été introduites pour modéliser la dépendance spatiale dans les occurrences d’inondations, notamment en utilisant les copules pour introduire une dépendance spatiale basée sur la structure des bassins versants au Canada. Par la suite, une évaluation du potentiel de diversification a été réalisée dans divers portefeuilles en fonction des modèles de dépendance afin de mieux comprendre les stratégies de gestion des risques. Enfin, le risque de défaillance d’un fonds d’assurance est analysé ainsi que son influence sur le partage des risques financiers au Canada. Cette analyse permettra de mieux comprendre les mesures préventives et les mécanismes de gestion et de partage des risques afin d’assurer une saine gestion financière du risque d’inondation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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