Scientific shortcomings in environmental impact statements internationally
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Governments around the world rely on environmental impact assessment (EIA) to understand the environmental risks of proposed developments. To examine the basis for these appraisals, we examine the output of EIA processes in jurisdictions within seven countries, focusing on scope (spatial and temporal), mitigation actions and whether impacts were identified as ‘significant’. We find that the number of impacts characterized as significant is generally low. While this finding may indicate that EIA is successful at promoting environmentally sustainable development, it may also indicate that the methods used to assess impact are biased against findings of significance. To explore the methods used, we investigate the EIA process leading to significance determination. We find that EIA reports could be more transparent with regard to the spatial scale they use to assess impacts to wildlife. We also find that few reports on mining projects consider temporal scales that are precautionary with regard to the effects of mines on water resources. Across our sample of reports, we find that few EIAs meaningfully consider the different ways that cumulative impacts can interact. Across countries, we find that proposed mitigation measures are often characterized as effective without transparent justification, and sometimes are described in ways that render the mitigation measure proposal ambiguous. Across the reports in our sample, professional judgement is overwhelmingly the determinant of impact significance, with little transparency around the reasoning process involved or input by stakeholders. We argue that the credibility and accuracy of the EIA process could be improved by adopting more rigorous assessment methodologies and empowering regulators to enforce their use. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,379 | 0,643 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,032 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».