Reframing the Conversation: Understanding Socio-Economic Impact Assessments within the Cycles of Boom and Bust
Notice bibliographique
Résumé
Socio-economic impact assessments (SEIA) are an essential step in identifying and evaluating the potential direct or indirect impacts of proposed economic developments, programs, and projects on communities.A SEIA provides a framework to address the changing demographics and the impacts on services and infrastructure, economic structures including employment and business opportunities, quality of life, the overall health and well-being of the population, and the cultural values of the community.Communities that host rapid industrial development often follow a predictable trajectory of rapid development, operational stability, and industry decline.This cycle known as the "boom and bust" cycle has significant implications on the sustainability of communities.With British Columbia on the cusp of significant industrial development, the Health Officers Council (HOC) of British Columbia in partnership with Northern Health, hosted a collaborative workshop to strategize about addressing the socio-economic impacts of proposed developments on communities.Through collaborative and open dialogue, collectively the group identified the key strategies in supporting to communities to maximize the benefits of development while mitigating the potentially negative socio-economic impacts.
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 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 | 0,062 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,071 |
| Communication savante | 0,030 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».