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Enregistrement W2059578613 · doi:10.1897/ieam_2009-016.1

A risk-ranking methodology for prioritizing historic, potentially contaminated mine sites in British Columbia

2009· article· en· W2059578613 sur OpenAlexaffabout
Beth Power, Mark J Tinholt, Ryan A. Hill, Alena Fikart, R. M. Wilson, Gregg G. Stewart, G. Sinnett, Joanna Runnells

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensMinistry of AgricultureGovernment of British ColumbiaSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Christian ministryHuman healthEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyRisk analysis (engineering)Environmental scienceComputer scienceBusinessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Crown Land Restoration Branch (CLRB) of the British Columbia Ministry of Agriculture and Lands is responsible for managing thousands of historic and abandoned mine sites on provincial lands (referred to as Crown Contaminated Sites). For most of these sites, there is limited information available regarding the extent of potential contamination or potential human health and ecological risks. Given the large number of sites, the CLRB sought a system for prioritizing investigation and management efforts among them. We developed a Risk-Ranking Methodology (RRM) to meet this objective, which was implemented in 2007/2008 with an emphasis on historic mine sites because of the significant number of sites and related potential risk. The RRM uses a risk-based Preliminary Site Investigation to gather key information about the sites. The information for each site is analyzed and summarized according to several attributes aimed at characterizing potential health and ecological risks. The summary information includes, but is not limited to, generic comparisons of exposure with effects levels (screening quotients) for human and ecological exposure pathways. The summary information (more than 25 attributes) is then used in a workshop setting to evaluate relative rankings among sites, and also to identify subsequent management actions for each site. Application of the RRM in 2007/2008 was considered successful, because there was confidence in the process, the content and the outputs. A key challenge was keeping the number of attributes to a manageable level. Ranking was based on discussion and consensus, which was a feasible approach given the relatively small number of sites that need to be ranked each year, and facilitated transparency in the ranking process. We do not rule out the future possibility of developing a quantitative function to capture trade-offs among attributes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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