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Enregistrement W2002244711 · doi:10.1577/1548-8446-35.7.332

Environmental Review Approaches by Fish and Wildlife Agencies in the United States and Canada

2010· article· en· W2002244711 sur OpenAlexfundaboutno aff
Danielle R. Pender, Fred Harris

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésWildlifeFish <Actinopterygii>FisheryGeographyEnvironmental protectionEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We surveyed U.S. state and Canadian provincial fish and wildlife agencies regarding their participation and approach to environmental review (i.e., review of project permit applications or proposals for environmental impacts). Most agencies dedicated a personnel unit to environmental review ranging from 1 individual to a staff of 38, and staffs are administered within various divisions or programs. Agencies annually reviewed from 10 to 7,500 projects for environmental impact, and state and provincial agencies spent an average of 3,681 hours (state) and 700 hours (provincial) on projects monthly. An average of 1,760 hours (state) and 390 hours (provincial) was spent annually on proactive measures such as environmental education and land use planning. Most agencies viewed environmental review as very important; however, agencies generally reported limited success in influencing the outcome of reviewed projects, and many identified this as a dissatisfying aspect of the review process. State and provincial agencies have adopted a variety of approaches to accomplish environmental review. Examining the alternative strategies and approaches employed among agencies may add perspective and provide successful models to enhance other agencies' programs. Se realizó un sondeo en las agencias estatales y provinciales de Pesca y Vida Silvestre de los Estados Unidos de Norteamérica y Canadá en cuanto a su participación y enfoque de evaluaciones ambientales (i.e. revisión de los proyectos para solicitar permisos o propuestas de impacto ambiental). La mayoría de las agencias designan unidades de recursos humanos para revisión ambiental que van de 1 individuo hasta 38, y el personal es administrado dentro de varias divisiones o programas. Las agencias, cada año, revisaron entre 10 y 7,500 proyectos de impacto ambiental, y las agencias estatales y provinciales invirtieron mensualmente en los proyectos, en promedio, 3,681 horas (estatales) y 700 horas (provinciales). La media anual en cuanto al tiempo invertido en definir medidas proactivas, como educación ambiental y ordenamiento de uso de suelo, fue de 1,760 horas (en agencias estatales) y 390 horas (en agencias provinciales). La mayoría de las agencias consideran la evaluación ambiental como muy importante; sin embargo, las agencias generalmente reportan un éxito limitado en cuanto a su influencia sobre los resultados de los proyectos revisados y muchos identificaron esto como un aspecto poco satisfactorio del proceso de evaluación ambiental. Las agencias estatales y provinciales han adoptado una variedad de enfoques para llevar a cabo las evaluaciones ambientales. El examen de estrategias y enfoques alternativos que se emplean entre agencias pudiera brindar una mejor perspectiva y proveer modelos exitosos para desarrollar programas en otras agencias.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,157 · 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.

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

Citations0
Publié2010
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