CUMULATIVE EFFECTS RESEARCH: ACHIEVEMENTS, STATUS, DIRECTIONS AND CHALLENGES IN THE CANADIAN CONTEXT
Notice bibliographique
Résumé
This paper reflects on the state of cumulative effects research in Canada and future directions and challenges. The assessment and management of cumulative effects has been an enduring theme in the impact assessment literature, and scholars have consistently identified the challenges to assessing and managing cumulative effects under regulatory, project-based impact assessment. Current research on cumulative effects is focused largely on the development of frameworks and methodologies to advance cumulative effects assessment and management from individual projects to broader regional scales, and on developing the science and tools for assessing and monitoring cumulative effects. Ensuring that scholarly research continues to shape cumulative effects practice in the future requires that scholars not only attempt to improve practice under current existing regulatory processes, but also push the boundaries to ensure that decision processes also evolve so as to be accommodating of new and innovative approaches to cumulative effects at regional scales. This requires interdisciplinary approaches and sustained research funding, both of which present practical challenges to scholars, and research programmes that are developed in collaboration with industry, governments and communities.
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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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».