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Enregistrement W2512331379 · doi:10.1142/s1464333216500204

Aboriginal Participation in Canadian Environmental Assessment: Gap Analysis and Directions for Scholarly Research

2016· article· en· W2512331379 sur OpenAlexaffabout
Aniekan Udofia, Bram Noble, Greg Poelzer

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Assessment Policy and Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineScope (computer science)Political scienceProcess (computing)Public relationsTest (biology)SociologyEnvironmental planningGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has emerged in recent years an increased industry and regulatory demand for the streamlining of environmental assessment (EA), and at the same time, persistent expectations by Aboriginal communities for more effective and meaningful engagement in development decisions. This paper examines the extent to which scholarly research has contributed to solutions for meaningful Aboriginal participation amidst demands for more efficient and shorter timelines for participation and decision-making. Three research priorities are identified from our assessment of peer-reviewed EA scholarly research: the need for empirical-based research assessing the impacts of streamlining on participation and the impacts of meaningful Aboriginal participation on EA efficiencies; the need for better defined scope of issues that should be addressed inside the EA process versus those that are best addressed external to EA; and the need to develop and test alternative mechanisms for Aboriginal participation at the regional and strategic levels, and their contributions to regulatory-based EA decisions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,026
Études des sciences et des technologies0,0250,015
Communication savante0,0210,011
Science ouverte0,0070,014
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,379 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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