Prospects for Health Impact Assessment in the United States: New and Improved Environmental Impact Assessment or Something Different?
Notice bibliographique
Résumé
Health impact assessment (HIA) has been advanced as a means of bringing potential health impacts to the attention of policy makers, particularly in sectors where health impacts may not otherwise be considered. This article examines lessons for HIA in the United States from the related and relatively well-developed field of environmental impact assessment (EIA). We reviewed the EIA literature and conducted twenty phone interviews with EIA professionals. Successes of EIA cited by respondents included integration of environmental goals into decision making, improved planning, and greater transparency and public involvement. Reported shortcomings included the length and complexity of EIA documents, limited and adversarial public participation, and an emphasis on procedure over substance. Presently, EIAs consider few, if any, health outcomes. Respondents differed on the prospects for HIA. Most agreed that HIA could contribute to EIA in several areas, including assessment of cumulative impacts and impacts to environmental justice. Reasons given for not incorporating HIA into EIA were uncertainties about interpreting estimated health impacts, that EIA documents would become even longer and more complicated, and that HIA would gain little from the procedural and legal emphasis in EIA. We conclude that for HIA to advance, whether as part of or separate from EIA, well-formulated methodologies need to be developed and tested in real-world situations. When possible, HIA should build on the methods that have been utilized successfully in EIA. The most fruitful avenue is demonstration projects that test, refine, and demonstrate different methods and models to maximize their utility and acceptance.
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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 | 0,051 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».