Cross-sectoral input for the potential role of science in Canada’s environmental assessment
Notice bibliographique
Résumé
Since being elected in 2015, Canada’s federal Liberal government has taken steps to overhaul major environment-related laws and policies, including federal environmental assessment (EA) and regulatory processes. During 2016–2017, a government-appointed panel toured Canada and received >1000 suggestions from diverse sectors of society regarding EA reform. Yet, different sectors of society may have different views concerning scientific components of EA. We analyzed written submissions during public consultation (categorized into five sectors) regarding five key scientific components of EA: (1) openly sharing information, (2) evaluating cumulative effects, (3) scientific rigour, (4) transparency in decision-making, and (5) independence between regulators and proponents. On the whole, submissions from Indigenous groups, non-governmental organizations, and individuals/academics supported strengthening all five components. In contrast, most contributions from industry/industry associations, and, to a lesser extent, government bodies or agencies, suggested that there was no need for increased scientific rigour or increased independence. These findings indicate that there is cross-sectoral support for strengthening some scientific aspects of EA. However, the degree to which the Government of Canada strengthens the scientific rigour and independence of EA will indicate whether environmental decision-making in Canada is aligned with preferences from industry or the rest of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,131 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».