Pro-environmental behaviour impacts and their relationship to insurance claim frequency through individual household and municipal-level analyses
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of the research has been to determine the relationship between pro-environmental behaviour (PEB) and risk-mitigating behaviours. Chapter 2 approached the objective by comparing a direct measurement of individual household behaviours and motivations to insurance claim frequency scores. Chapter 3 approached the objective by measuring municipal actions based on milestones completed for carbon mitigation as an indirect proxy for pro-environmental behaviour at a municipal level. The milestone data was then compared to the same insurance claim frequency scores. The outcome of both studies did not identify a clear link between pro-environmental and risk-mitigating behaviour through behavioural spillover. Instead, Chapter 2 found that at a community level data resolution, age, income, education, or place of residence do not influence the PEBs of an individual. Also, Chapter 2 found that the intentions of an individual do not reflect their behaviour. Chapter 3 models did not show significant evidence of any relationship between the milestone data and the frequency of insurance claims for a municipality, indicating an absence of spillover. This study suggests that within the bounds of such a program, municipalities are experiencing either a lack of motivation for the initial behaviour or barriers to subsequent behaviours are too large. Considering both papers, in order to fully assess and understand the relationship between PEBs and risk-mitigating behaviour, additional research is necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».