Scientific Errors and Ambiguities in Prominent Submissions to Canadian Environmental Assessments: A Case Study of the Jackpine Mine Expansion Project
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
In Canada, as in many other developed nations, natural resource development projects meeting certain criteria are required to undergo an environmental assessment (EA) process to determine potential human and ecological health impacts. As part of the Canadian EA process, the Canadian Environmental Assessment Agency generally considers submissions by members of the public and experts. While the allowance of external submissions during EA hearings forms an important component of a functional participatory democracy, little attention appears to have been given regarding the quality of such EA submissions. In particular, submissions to EA hearings by prominent individuals and/or groups may be weighted more heavily in the overall decision making framework than those from non-experts. Important questions arise through the allowance and consideration of external submissions to EAs, such as whether inaccuracies in any such submissions may misdirect the EA decision makers to reach erroneous conclusions, and if such inaccuracies do result in sub-optimal EA processes, how the issues should be addressed. In the current work, a representative recent external submission from a prominent public individual and group to the Shell Canada Jackpine Mine Expansion (JPME) Project EA hearings was examined. The case study submission to the JPME EA hearings appears to contain a number of significant scientific errors and/or ambiguities, demonstrating that the EA process in Canada appears to allow potentially flawed submissions from prominent individuals and/or groups, and these problematic submissions may result in unnecessary delays, expenses, or even erroneous decisions. From a public policy perspective, it is desirable that the Canadian EA process be reformed to minimize contributions that may not result in an accurate assessment of the underlying science for the project(s) under consideration.
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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 | 0,002 |
| 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