MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734573752 · doi:10.1142/s1464333217500090

Towards an Environmental Governance Agenda in Regional Environmental Assessment: A Case Study of the Crown Managers Partnership

2017· article· en· W2734573752 sur OpenAlexaff
Ayodele Olagunju, Jill Blakley

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Assessment Policy and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipCorporate governanceEnvironmental governanceStrategic environmental assessmentEnvironmental planningPolitical scienceDisciplineCollaborative governanceEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementPublic administrationPublic relationsBusinessRegional scienceSociologyGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade, the emphasis of regional environmental assessment (EA) has shifted away from simply project approval towards facilitating environmental governance by accommodating heterogeneous stakeholders and emphasising relationship building across diverse institutions. However, there are very few advanced regional EA cases that may be studied to understand how practice has evolved and the implications for regional environmental governance. This paper characterises and assesses the interactions among the members of the Crown of the Continent Managers Partnership (CMP), whereby individuals with planning, policy-making, and EA roles attempted to implement an adaptive approach to regional cumulative effects assessment. Twelve in-depth, semi-structured interviews with key stakeholders provide data used in the investigation. The analysis demonstrates opportunities for an approach to regional EA that facilitates environmental governance through collective visioning, innovative leadership, learning from failure, and collaborative science and management. Lessons from the CMP are relevant internationally to jurisdictions seeking to implement regional EA via multi-disciplinary, multi-jurisdictional partnerships.

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 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Assessment Policy and ManagementMême sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207