Future wildfires increase the risk of the residential insurance gap
Notice bibliographique
Résumé
Altered fire regimes pose unprecedented threats to residential properties in many parts of the world. Consequently, insurers are less willing to insure properties from the threat of wildfire or will do so at an inflated premium. Uninsurance or under insurance (the insurance gap) may have cascading impacts on property values, stranding residential assets, and amplifying economic inequalities. Here, we aim to quantify impacts of future climate-driven wildfires on residential properties, and the risk of the insurance gap from 2024 to 2099. We determine how this differs to historical wildfire impacts, in relation to socio-economic context, and spatial planning schemes. We ran spatially explicit wildfire regime simulations for five case study areas within Southeastern Australia. We compared the simulated wildfire impacts to data on residential properties, socio-economic status, spatial planning schemes, and the historical wildfire impacts from the preceding 75 years. Across all regions, a total of 274,657 houses (16.7 %) were projected to be burnt by wildfire within the next 75 years. Almost all of these houses, 96 %, were projected to experience an increase of at least one fire compared to the last 75 years. Most houses (86.6 %) projected to burn are currently occupied by low or middle class and a quarter were in the bounds of current fire plan building schemes. We suggest that transformative change may be required to help mitigate the potential increases to the residential insurance gap, both in the financial tools available to insure residential assets from wildfire, and the planning of where residences can safely be built into the future.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».