MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1495849619

Eco-Logical: An Ecosystem Approach to Developing Transportation Infrastructure Projects in a Changing Environment

2009· article· en· W1495849619 sur OpenAlexfundno aff
Bethaney Bacher-Gresock, Julianne Schwarzer

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederal Transit AdministrationFederal Highway AdministrationU.S. Fish and Wildlife ServiceSt. Lawrence UniversityYork UniversityResearch and Innovative Technology AdministrationMassachusetts Institute of TechnologyU.S. Department of Transportation
Mots-clésAgency (philosophy)SustainabilityEnvironmental resource managementLegislationVariety (cybernetics)Green infrastructureCritical infrastructureBusinessFlexibility (engineering)Ecosystem servicesEnvironmental planningSustainable developmentEcosystemComputer scienceEcologyEnvironmental sciencePolitical scienceEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of infrastructure facilities can negatively impact critical habitat and essential ecosystems. There are a variety of techniques available to avoid, minimize, and mitigate negative impacts of existing infrastructure as well as future infrastructure development. However, such techniques may not always provide the greatest environmental benefit or may do very little to promote ecosystem sustainability. Concern for ecosystem protection, along with legislation and policy initiatives aimed at fostering an ecosystem-based approach, led an Interagency Steering Team to collaborate over a three-year period to write Eco-Logical: An Ecosystem Approach to Developing Infrastructure Projects. The Steering Team shared a vision of an enhanced and sustainable natural environment combined with the view that necessary infrastructure can be developed in ways that are more sensitive to terrestrial and aquatic habitats. Eco-Logical encourages all partners involved in infrastructure planning, design, review, and construction to use existing flexibility in regulatory processes. The Eco-Logical publication puts forth a conceptual framework for integrating plans across agency boundaries and endorses ecosystem-based mitigation – an innovative method of mitigating infrastructure impacts in today’s changing environment. To test the concepts presented in Eco-Logical, the Federal Highway Administration‟s (FHWA) Office of Planning, Environment, and Realty initiated a grant program in 2007. Of the 40 applications from across the country, FHWA funded 14 cooperative agreements and 1 interagency agreement, totaling approximately $1.4 million. The number and diversity of applications indicate a changing climate in the field of transportation with a shift to more ecologically sensitive planning.\n The selected grant projects incorporate tools and techniques ranging from the integration of environmental considerations in the transportation planning process to the use of Geographic Information Systems (GIS) and public involvement to integrate infrastructure and conservation plans. For example, one project tests and demonstrates how interagency partnerships and a willingness to adapt existing processes can enhance cultural and environmental stewardship in the long-range transportation planning process. The grant recipients represent state and local departments of transportation, federal and state resource agencies, Metropolitan Planning Organizations (MPOs), local governments, Non-Governmental Organizations (NGOs), and one university. Initial findings from the grant program indicate a successful integration of ecologically sensitive principles into infrastructure planning and project development. By creating and using data-driven tools and processes, the Eco- Logical grant projects show that partnering with resource agencies and stakeholders early in the planning and project development processes enhances the preservation of high-functioning ecosystems.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship (California Digital Library)Même sujetWildlife-Road Interactions and ConservationTravaux en français237 207