Notice bibliographique
Résumé
Proposal There is rising concern that current approaches to environmental management systems are yielding little in the way of meaningful environmental performance improvement. No small concern because the scale of the investment in EMS is colossal, but often underestimated. Over 95% of the real economic cost of EMS is attributable to factors which are difficult to measure - time inputs from personnel working within organizations on program development (drafting and reviewing policies, procedures and the like), training (most personnel will be trained), auditing (internal and maybe 3rd party) and very especially the pre-audit blitz that precedes most audits by 3rd parties. Concerns about the value derived from implementing and certifying EMSs have not impacted growth in the field. Indeed there has been a significant uplift in the level of activity with the European Commission, EU Member State governments, US State and Federal government agencies joining with industry sector associations and others in the call to promote – and in many cases require - the uptake of management systems and third party certification of them. US regulators in the state of Texas and other US states are offering meaningful incentives to organisations who meet a defined set of EMS requirements The American Chemistry Council is requiring all of their members to implement certified EMSs by the end of 2006. The US EPA has included requirements for 3rd party approved EMS’s in sentencing guidelines. Those who are voicing concerns about the value of EMS point to an increasing body of anecdotal and empirical evidence which has found little or no correlation between certified EMSs and a variety of environmental performance metrics. The findings of these studies are surprising for many: the broad-based uptake of management systems in the environmental field was seen as a natural progression away from end-of-pipe thinking and most expected it to lead to significant operational efficiencies and other environmental performance gains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».