MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886905187 · doi:10.1080/14615517.2018.1507111

Social impact assessment in the Russian Federation: does it meet the key values of democracy and civil society?

2018· article· en· W2886905187 sur OpenAlexfundno aff
Ilya Gulakov, Frank Vanclay

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésDemocracyCivil societyLegislationCorporationPolitical scienceSocial impact assessmentPublic administrationEnvironmental impact assessmentRussian federationLawSociologyPoliticsRegional science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary social impact assessment (SIA) is rooted in the concepts of civil society and democracy. We analyse whether SIA as practiced in the Russian Federation as part of environmental impact assessment (EIA) is consistent with the key values of civil society and democracy. We consider whether the Russian EIA requirements enable preparation of meaningful assessments that effectively contribute to the decision-making processes that affect people's lives. We review the Rsussian EIA legislation and its requirements for SIA and social baseline, and consider the EIA/SIA practice undertaken in response to these requirements. We specifically analyse the Karmen coal mining project in South Yakutia. We compare the EIA documents completed according to national requirements against the Environmental and Social Impact Assessment (ESIA) documents prepared to be consistent with international standards, as defined by the International Finance Corporation Performance Standards. We conclude that the national requirements for SIA in Russia and the way they are implemented do not encourage the development of meaningful SIAs that comply with the key concepts and social values of SIA, civil society and democracy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,390 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImpact Assessment and Project AppraisalMême sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207