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Enregistrement W1965954627 · doi:10.3152/146155111x12913679730430

Strategic environmental assessment and regional infrastructure planning: the case of York Region, Ontario, Canada

2011· article· en· W1965954627 sur OpenAlexafffundabout
Denis Kirchhoff, Dan McCarthy, Debbe D. Crandall, Graham Whitelaw

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésStrategic environmental assessmentSustainabilityEnvironmental planningStrategic planningEnvironmental resource managementRegional planningKey (lock)Land-use planningProcess managementBusinessEnvironmental impact assessmentPolitical scienceLand useUrban planningComputer scienceGeographyEngineeringEnvironmental scienceCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategic environmental assessment (SEA) is seen as an instrument that is essential to realizing sustainability goals that transcend project-level undertakings (e.g. policies, plans and programmes). The purpose of this case-based, collaborative research was to extend practical and theoretical understanding of SEA to the related, but in practice poorly coordinated, processes of project-level environmental assessment (EA), master planning and regional land use planning. Semi-structured key informant interviews and review of policy documents were used as the main sources of qualitative data to explore the key events that have led to an emerging strategic approach to planning and EA in York Region. This research contributes to the application of SEA at the municipal level, and highlights the importance of an SEA-type approach as a contribution to better informed, tiered and integrated planning and decision making that is underpinned by sustainability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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