Challenges to integrating planning and policy-making with environmental assessment on a regional scale – a multi-institutional perspective
Notice bibliographique
Résumé
Regional environmental assessment (EA) requires the participation of policy- and plan-making institutions to formulate, implement and monitor regional environmental management strategies. However, there is little understanding of what effective integration is in the context of regional EA and from the perspectives of planners and policy-makers involved. This paper seeks to explore how institutional actors perceive cross-domain integration vis-à-vis their own involvement in regional EAs. Thirty-eight participants from four regional EA initiatives in Canada shared their perspectives in an online survey. Three types of silo effects are identified: (1) institutional – intricately linked to factors such as coordination, goals and expectations, leadership and capacity; (2) disciplinary – characterized by limited communication and scepticism around data sharing; and (3) transactional – tendency of actors to emphasize individual narrow perspective rather than collective social and environmental outcomes. Additional findings reveal the importance of learning and multiple domain expertise as opportunities for enhancing cross-domain integration in regional EA practice. Finally, the study concludes that proactive consideration of potential silo effects is necessary for improved regional EA outcomes, and to facilitate more effective regional resource governance.
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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 | 0,089 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,034 |
| Communication savante | 0,033 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».