A Study on Facilitating Factors and Barriers to Addressing Cumulative Effects
Notice bibliographique
Résumé
Consideration of cumulative effects (CE) has not been successful due not only to the nature of complexity and uncertainty of cumulative effects, but also to the lack of understanding about well defined facilitating factors and barriers for addressing cumulative effects. As a theoretical framework for understanding facilitating factors and barriers, this study used three criteria critical for improving knowledge systems: salience, credibility, and legitimacy. With an aim to understand how addressing CE is facilitated or obstructed in terms of salience, credibility, and legitimacy, the study reviewed three cases: Middle Humber in UK, Transboundary Crown of the Continent, and Great Sand Hills in Canada. As a result, it was found that salience of CE approaches is facilitated under cooperative consulting among key stakeholders, but is obstructed when fails to secure support from political sectors. Credibility of CE approaches is promoted when modeling allows flexible use of scenario sets for analyzing tradeoffs to arrive at a satisfactory option, but is weakened when modeling fails to coordinate different formats of data, scale, and local interests across various administrative jurisdictions. Legitimacy is elevated by early involvement of stakeholders in scenario development with ongoing communication through a variety of media, but is threatened when affected stakeholders are not fully considered and regulatory authorities are less involved.
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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 | 0,043 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».