Automated content analysis as a tool for research and practice: a case illustration from the Prairie Creek and Nico environmental assessments in the Northwest Territories, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Public engagement is essential to the procedural and substantive sustainability of environmental assessment. Public hearings present the lowest barrier to entry for public participation, but these forums face competing political pressures for conducting appropriate public engagement within an expeditious process. Repositories of public hearing testimony provide a source of primary data for examining these public engagement issues during environmental assessments. However, the time and resources required may be prohibitive for conducting the kind of in-depth qualitative analyses that are commonly used. Automated content analysis (ACA) techniques can provide a rapid, replicable, inductive, and systematic way to examine public hearing transcripts, consisting of the critical development and application of computer programming scripts that synthesize evidence from extensive document sets. This case illustration demonstrates the potential utility of ACA, based on the examination of two public hearings, Prairie Creek (EA0809-002; 2008–2011) and Nico (EA0809-004; 2009–2013) conducted in the Mackenzie Valley, Northwest Territories, Canada. Our interpretation of the findings provides an evaluation of ACA methods and situates its potential to inform environmental assessment research and practice across jurisdictions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle