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Enregistrement W1546982972 · doi:10.4000/vertigo.15605

L’évaluation environnementale stratégique dans les pays en voie de développement : le rôle des Agences multilatérales de développement

2015· article· fr· W1546982972 sur OpenAlexvenueno aff
Ghislain Mwamba Tshibangu, Marcelo Montaño

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les Agences Multilatérales de Développement (AMD) sont considérées comme des corporations qui stimulent et encouragent l’application de l’évaluation environnementale stratégique (EES) au titre de réquisitoire pour la concession des financements. Au sein des AMD, cet instrument fut adopté pour pallier aux limitations de l’évaluation des impacts environnementaux des projets et s’adapter au changement de la politique de financement. Ce changement se caractérise par le financement non seulement des projets, mais aussi des Politiques, Plans et Programmes. L’EES fut adoptée en 1999 par la Banque mondiale, en 2001 par la Banque africaine de développement, en 2003 par la Banque asiatique de développement et en 2007 par la Banque interaméricaine de développement. L’analyse des politiques environnementales des AMD révèle des similarités entre elles en ce qui concerne le processus environnemental dans l’octroi des financements. Le présent article reconnait le rôle des AMD dans la dissémination de l’EES dans les pays en voie de développement et dresse un portrait des EES sollicitées par les corporations de développement pour guider leurs prises de décision. Les résultats obtenus démontrent l’augmentation du nombre des EES appliquées au fil des années et attirent l’attention sur les premières applications de cet instrument qui intervinrent avant son adoption formelle par les AMD. Une analyse restreinte du secteur énergétique révèle que le sous-secteur hydroélectricité se démarque comme étant celui qui a reçu le plus grand nombre des EES. L’article, en conclusion, suggère une caractérisation des EES appliquées à ce sous-secteur compte tenu des impacts causés et de son importance au sein des AMD.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,263 · 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
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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