The significance spectrum and EIA significance determinations
Notice bibliographique
Résumé
The concept of significance is fundamental to environmental impact assessment (EIA). Even though there are many guidelines describing technical characteristics of impacts (such as magnitude, geographic extent, extent and frequency) that should be considered, there has remained a long-standing need for increased clarity on how significance determinations are ultimately reached by significance determiners, those who, on behalf of governments, make a legal determination of significance in EIAs. This involves the application of societal values, in the form of subjective informed judgement, about the acceptability of the predicted impacts. This paper introduces the significance spectrum, a graphic model that illustrates a process for determining significance, using the following steps: (1) determining the threshold of significance for each valued component; (2) weighing the evidence and considering predicted impacts; (3) deciding which side of the threshold the predicted adverse impact falls on; and (4) for unacceptable impacts, deciding if mitigations can make the residual impact acceptable. Concepts such as ecological significance should not be confused with significance in EIAs, which may not only include ecological significance but also considers societal values. We provide specific steps for determining significance that help clarify this fundamental aspect that lies at the core of EIA decision-making.
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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 | 0,037 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».