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Enregistrement W2038040429 · doi:10.1142/s1464333209003361

INTEGRATING CUMULATIVE EFFECTS IN REGIONAL STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT FRAMEWORKS: LESSONS FROM PRACTICE

2009· article· en· W2038040429 sur OpenAlexaffabout
Jill Harriman Gunn, Bram Noble

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Assessment Policy and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrategic environmental assessmentCumulative effectsSustainabilityContext (archaeology)PaceEnvironmental planningScale (ratio)Environmental impact assessmentEnvironmental resource managementRegional planningSustainable developmentPolitical scienceEnvironmental scienceGeographyUrban planningEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to advance the assessment of cumulative environmental effects beyond the individual project, to the broader regional scale and strategic tier, is well argued. However, regional strategic environmental assessment (SEA) frameworks that facilitate cumulative effects assessment (CEA) at this scale and tier have been slow to evolve. The need for such frameworks is now at the forefront of Canadian environmental assessment. This paper examines current and recent attempts at regional, and strategic-type assessment frameworks to integrate and assess cumulative environmental effects. Based on lessons from practice and interviews with practitioners and administrators, we observe that assessing cumulative effects in a regional SEA context is most effective when there is a shared regional vision about the future state of environment and development; the development of regional environmental targets, thresholds and indicators takes precedent over cumulative impact prediction; strategies can be translated into operational terms and mandates; the assessment is sensitive to key decision windows; and CEA is recognised to be more than simply the "adding up" of environmental effects. Regional SEA is the most appropriate framework within which to address cumulative effects, if the primary goal is to influence the nature and pace of conservation and development in support of regional 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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