Influence des systèmes d’indemnisation des risques côtiers sur les choix résidentiels en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte d’augmentation des risques de submersion et d’érosion côtières en France et au Québec, la façon dont les dommages sont indemnisés apparaît comme un facteur crucial dans les choix résidentiels. Aussi, une recherche doctorale en géographie a été lancée en octobre 2020 sur l’influence des systèmes d’indemnisation, par le biais d’assurances privées ou d’aides publiques, dans les choix résidentiels côtiers, sujet jusqu’alors peu abordé dans la recherche académique. Cet article propose de présenter les prémisses de cette recherche en en précisant les méthodes et en introduisant l’étude des systèmes d’indemnisation français et québécois. En France, comme au Québec, les pouvoirs publics sont impliqués dans les systèmes d’indemnisation, mais selon des degrés différents qui pourraient alors jouer un rôle sur les choix résidentiels côtiers. Alors que l’État est le principal réassureur des compagnies d’assurances en France en cas d’évènements majeurs et qu’il réglemente les contrats privés, l’État provincial du Québec offre un programme d’aide en complément d’un marché libre et concurrentiel
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".