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Enregistrement W1538170489

Scaling-up valued ecosystem components for use in watershed cumulative effects assessment

2011· article· en· W1538170489 sur OpenAlexfundaboutno aff
Murray Alexander Ball

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaWestern Economic Diversification CanadaMinistère de la Défense NationaleCanadian Water NetworkMinistry of Environment - SaskatchewanMinistry of EnvironmentTransport CanadaParks Canada
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceEcosystemScalingComputer scienceMathematicsEcologyBiologyMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accumulating impacts from human development are threatening water quality and availability in the watersheds of Western Canada.While environmental impact assessment (EIA) is tasked with identifying such cumulative impacts, the practice is limited to individual projects, is not widely applied, overlooks activities occurring on the landscape, and fails to capture the effects of multiple projects over time.Limitations of the project-by-project approach are spurring the emergence of a regional framework for assessing aquatic cumulative effects within watershed boundaries.Watershed-based cumulative effects assessment (WCEA) will need a standard set of ecosystem components and indicators for assessment across the watershed, but it is not clear how such valued ecosystem components (VECs) and related measurable parameters should be identified.This study examined how aquatic VECs and indicators were used within project-based EIA in the South Saskatchewan River watershed and considered whether they could be scaled up for use in WCEA.A semi-quantitative analysis compared a hierarchy of assessment components and measurable parameters identified in the environmental impact statements of 28 federal screening, 5 federal comprehensive and 2 provincial environmental assessments from the South Saskatchewan River watershed, and examined factors affecting aquatic VEC selection.While provincial assessments were available online or at a central archive, federal assessments were difficult to access.Results showed that regulatory compliance was the dominant factor influencing VEC selection, followed by the preferences of government agencies with different mandates, and that provincial licensing arrangements interfered with VEC selection.The frequency of VECs and indicators used for aquatic assessment within EIA does not reflect the aquatic cumulative effect assessment (CEA) priorities for the watershed.The effective selection of VECs and indicators for aquatic cumulative effects assessment in practice requires both the implementation of WCEA and updating of guidelines for project-based EIA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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