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Enregistrement W2077647638 · doi:10.1139/f06-025

Compensation ratios needed to offset timing effects of losses and gains and achieve no net loss of productive capacity of fish habitat

2006· article· en· W2077647638 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Charles K. Minns

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésCompensation (psychology)Environmental scienceOffset (computer science)HabitatNatural resource economicsEconomicsEcologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minns' (Can. J. Fish. Aquat. Sci. 54: 2463–2473 (1997)) framework for assessing net change of productive capacity of fish habitats in Canada is expanded to include the effect of timing of losses and gains on cumulative net change. The expansion requires establishment of a reference time frame for assessment. A time frame of twice the project's duration is recommended. Delaying compensation actions while incurring losses early in a project increases the levels of compensation required. The addition of future discounting had much less effect on compensation requirements than the effects resulting from timing differences between losses and compensation. As discounts apply equally to losses and gains, they likely balance out over time. Delays between when habitat alterations occur and when expected productive capacity is attained increase the required compensation. There are advantages to starting compensation efforts early in a development project. A case study of a hypothetical northern diamond mine shows how various components of compensation (replacement, uncertainty, and timing) can be integrated when assessing net change. Consideration of all components of compensation indicates the need for tougher precautionary compensation guidelines with ratios greater than the current 1:1. Values of 2:1 or higher may be necessary to ensure attainment of Canada's guiding policy principle of no net loss.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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