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Enregistrement W2294132110 · doi:10.5539/eer.v6n1p1

Strategic Environmental Assessment as an Instrument for Sustainable Development of the Danube Corridor Through Serbia

2016· article· en· W2294132110 sur OpenAlexvenueno aff
Boško Josimović, Marina Nenković-Riznić, Saša Milijić

Notice bibliographique

RevueEnergy and Environment Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésSustainable developmentStrategic environmental assessmentSpatial planningPlan (archaeology)Environmental planningStrategic planningEnvironmental resource managementProcess (computing)BusinessInclusion (mineral)Process managementEnvironmental impact assessmentComputer scienceGeographyEnvironmental sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategic environmental assessment is one of the most important instruments for the implementation of sustainable development strategy in spatial planning in general. Given the importance of the Danube corridor in ecological, economic and social terms, as well as the fact that it is a significant corridor for international navigation, it is important to consider the significance and possibilities of applying SEA in planning the sustainable spatial development of this area. This paper presents the methodological framework for applying the SEA carried out for the needs of the Spatial Plan, in particular for the section of the Danube corridor passing through the Republic of Serbia. The paper focuses on the inclusion of all aspects of sustainable development in the SEA process, especially when conducting qualitative multi-criteria evaluation of the planning solutions. The results obtained indicate that the impacts (positive and negative) of the planned activities provide a basis for making decisions that should enable sustainable development of the planning area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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