INTEGRATING CUMULATIVE EFFECTS IN REGIONAL STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT FRAMEWORKS: LESSONS FROM PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,117 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».