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Enregistrement W7054390028

Analyse actuarielle et microéconomique des mesures de protection contre les inondations riveraines

2023· other· fr· W7054390028 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPublicsWestern europePerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les inondations sont le désastre naturel le plus important au Québec et au Canada. Les changements climatiques, l’urbanisation rapide, le vieillissement des infrastructures et l’inflation ont contribué à augmenter les coûts des inondations au pays. Cette situation pousse les gouvernements à revoir le mode de gestion des risques financiers qui y sont associés, et dans certains cas, à se désengager de l’indemnisation des sinistrés. Par conséquent, les sinistrés font désormais face à des choix complexes ayant des impacts financiers importants : Faut-il relocaliser, immuniser la propriété, souscrire à une police d’assurance ou assumer le risque financier futur? Dans ce mémoire, nous analyserons d’un point de vue mathématique le choix individuel de rester, relocaliser, immuniser ou assurer la propriété, sous une perspective microéconomique. En d’autres termes, nous utiliserons la théorie microéconomique des choix en situation d’incertitude et la théorie des martingales et du temps d’arrêt optimal afin de déterminer la rationalité des options offertes ainsi que le moment d’adoption optimal. L’objectif de la recherche est d’explorer des pistes de solutions pour améliorer les programmes publics et privés afin de réduire les impacts financiers des inondations.

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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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