Understanding the Impacts of Flooding on Social Vulnerability and Analyzing the Effect of Coverage Maximums on Flood Insurance Demand
Notice bibliographique
Résumé
This research explores geospatial patterns in social vulnerability to flooding and experimentally examines the effect of coverage maximums on flood insurance demand. In the first chapter, I analyze census data for the City of Calgary from 1991-2016 to identify trends in social vulnerability based on flood hazard level. Using a quasi-experimental design, I estimate the short-term changes in social vulnerability attributable to the 2013 Calgary flood. The results show that the Calgary flood was associated with a 2.6% increase in postsecondary education, a 1.4% decrease in the immigrant population, a 1.7% decrease in the visible minority population, a $7,100 increase in median family income, 2.8% decrease in home ownership, 3.7% increase in housing construction and 2.2% increase in recent movers. Together, these findings suggest that the highest flood hazard areas in Calgary are generally comprised of lower vulnerability populations; absolute loss potential from floods is getting higher over time due to higher property wealth in high flood hazard areas; and flooding events are associated with a decline in social vulnerability over the short-term. In the second chapter, I examine flood insurance coverage preferences through the use of a hypothetical choice experiment. The experiment was designed to examine the effect of dwelling value and coverage limit on the probability of flood insurance purchase, while holding the probability of flooding and insurance price constant. Controlling for income, the results indicate that amount of coverage is negatively related to flood insurance demand, however, for people in high-value dwellings the opposite is observed. This may suggest an approach to flood insurance as an investment into high-value properties as a financial asset, but the trade-off in higher yearly premiums may not seem worth the investment for lower-valued dwellings. This research shows an inconsistent demand for flood insurance, dependent on dwelling value and independent of income.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».