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Enregistrement W2976831745 · doi:10.5539/jsd.v12n5p65

Biodiversity Offsets Can Be a Valuable Tool in Achieving Sustainable Development Developing a Holistic Model for Biodiversity Offsets That Incorporates Environmental, Social and Economic Aspects of Sustainable Development

2019· article· en· W2976831745 sur OpenAlexvenueno aff
Linda Abdo, Annabeth Kemp, Grey T. Coupland, Sandy Griffin

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversitySustainable developmentScope (computer science)Environmental resource managementBusinessEnvironmental planningScale (ratio)Risk analysis (engineering)Environmental economicsNatural resource economicsEconomicsComputer scienceEnvironmental scienceEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interpretation and use of biodiversity offsets in planning and development is a contentious issue because they rarely encompass each of the environmental, social and economic aspects of sustainable development. While currently agreed best practice for biodiversity offsets includes consideration of scope, scale, location, timing and duration, and monitoring, current literature on these components does not consider all aspects of sustainable development. Furthermore, much of the current agreed best practice focusses on the design of biodiversity offsets, without consideration of ongoing management or end-of-life. This manuscript reviews current best practice for biodiversity offsets, giving consideration to the environmental, social and economic aspects of sustainable development. In particular, we report that consideration of cost and risk is key and the use of planning frameworks, bonds and advanced offsets could mitigate these risks and allow for long-term success. Following this approach, a holistic model for design, implementation and ongoing management of direct biodiversity offsets that balances all aspects of sustainable development is presented.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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