Where is the avoidance in the implementation of wetland law and policy?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many jurisdictions in North America use a “mitigation sequence” to protect wetlands: First, avoid impacts; second, minimize unavoidable impacts; and third, compensate for irreducible impacts through the use of wetland restoration, enhancement, creation, or protection. Despite the continued reliance on this sequence in wetland decision-making, there is broad agreement among scholars, scientists, policymakers, regulators, and the regulated community that the first and most important step in the mitigation sequence, avoidance, is ignored more often than it is implemented. This paper draws on literature published between 1989 and 2010, as well as 33 semi-structured, key-informant interviews carried out in 2009 and 2010 with actors intimately involved with wetland policy in Alberta, Canada, to address key reasons why “avoidance” as a policy directive is seldom effective. Five key factors emerged from the literature, and were supported by interview data, as being central to the failure of decision-makers to prioritize wetland avoidance and minimization above compensation in the mitigation sequence: (1) a lack of agreement on what constitutes avoidance; (2) current approaches to land-use planning do not identify high-priority wetlands in advance of development; (3) wetlands are economically undervalued; (4) there is a “techno-arrogance” associated with wetland creation and restoration that results in increased wetland loss, and; (5) compensation requirements are inadequately enforced. Largely untested but proactive ways to re-institute avoidance as a workable option in wetland management include: watershed-based planning; comprehensive economic and social valuation of wetlands; and long-term citizen-based monitoring schemes.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle