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Enregistrement W2039707244 · doi:10.1142/s1464333210003498

A DECISION-MAKER'S TOOL FOR SUSTAINABILITY-CENTRED STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT

2010· article· en· W2039707244 sur OpenAlexaff
Peter Croal, Robert Gibson, Charles C. Alton, Susie Brownlie, ERIN WINDIBANK

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Assessment Policy and Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYSustainabilityCredibilityStrategic environmental assessmentConsistency (knowledge bases)Process (computing)Process managementManagement scienceAction (physics)Decision-makingBusinessEnvironmental impact assessmentComputer scienceEngineeringPolitical scienceOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper outlines a Decision-Maker's Tool (DM Tool), designed to guide practitioners and their inter-disciplinary teams through a typical strategic environmental assessment (SEA) process. While SEA properly includes post-decision follow-up, the DM Tool covers the SEA process up to the creation of a Briefing Note for the decision maker. Together, use of the DM Tool and the Briefing Note should facilitate positive contributions to sustainability through well considered and aligned policies, plans and programmes (PPPs), by enhancing the comprehensiveness, consistency, clarity, accessibility and credibility of decision making information. The discussion presumes that the SEA is central to the PPP development process, rather than being a separate exercise. The DM Tool and Briefing Note are designed to recommend PPP action based on clearly stated needs and purposes, addressing the key issues, and application of explicit sustainability criteria in the comparative evaluation of feasible alternatives. Particular attention is paid to recognising trade-offs and residual risks, and presenting all this information concisely for the decision maker.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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