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Enregistrement W2796910944 · doi:10.1139/facets-2017-0106

Towards linking environmental law and science

2018· article· en· W2796910944 sur OpenAlexaffvenue
Jonathan W. Moore, Linda Nowlan, Martin Olszynski, Aerin L. Jacob, Brett Favaro, Lynda Collins, G.L. Terri-Lynn Williams-Davidson, Jill Weitz

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensUniversity of OttawaMemorial University of NewfoundlandUniversity of CalgarySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental lawStatutePolitical scienceLegislatureEngineering ethicsLawLegislationCertaintyScientific evidenceIndigenousUncertaintyPublic relationsEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaps between environmental science and environmental law may undermine sound environmental decision-making. We link perspectives and insights from science and law to highlight opportunities and challenges at the environmental science–law interface. The objectives of this paper are to assist scientists who wish to conduct and communicate science that informs environmental statutes, regulations, and associated operational policies (OPs), and to ensure the environmental lawyers (and others) working to ensure that these statutes, regulations, and OPs are appropriately informed by scientific evidence. We provide a conceptual model of how different kinds of science-based activities can feed into legislative and policy cycles, ranging from actionable science that can inform decision-making windows to retrospective analyses that can inform future regulations. We identify a series of major gaps and barriers that challenge the successful linking of environmental science and law. These include (1) the different time frames for science and law, (2) the different standards of proof for scientific and legal (un)certainty, (3) the need for effective scientific communication, (4) the multijurisdictional (federal, provincial, and Indigenous) nature of environmental law, and (5) the different ethical obligations of law and science. Addressing these challenges calls for bidirectional learning among scientists and lawyers and more intentional collaborations at the law–science interface.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0120,090
Communication savante0,0360,068
Science ouverte0,0040,032
Intégrité de la recherche0,0180,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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