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Enregistrement W2413925716 · doi:10.1080/14615517.2016.1176412

Challenges to integrating planning and policy-making with environmental assessment on a regional scale – a multi-institutional perspective

2016· article· en· W2413925716 sur OpenAlexaffabout
Ayodele Olagunju, Jill A.E. Gunn

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Corporate governanceTransactional leadershipPerspective (graphical)Scale (ratio)Plan (archaeology)Regional planningKnowledge managementEnvironmental resource managementPolitical scienceBusinessEnvironmental planningRegional sciencePublic relationsSociologyComputer scienceEconomicsUrban planningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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