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Enregistrement W2986412471 · doi:10.1504/ijram.2019.103339

Risk communication and public engagement in CCS projects: the foundations of public acceptability

2019· article· en· W2986412471 sur OpenAlexafffund
William Leiss, Patricia Larkin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk Assessment and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesQueen's UniversityMcGill UniversityCarbon Management CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésTransparency (behavior)Public engagementPublic relationsPerceptionBusinessPublic participationRisk perceptionEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)Political scienceEnvironmental economicsPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper posits that an important goal of public engagement for carbon capture and storage (CCS) projects as being public and social acceptance for those projects. It argues that acceptability is the end of a long, logical chain of social interactions, which ideally starts with: 1) the public perception of the risks and benefits associated with CCS; moves through 2) effective communication of risks and benefits by project proponents; 3) involves robust and credible measures for public engagement; 4) results in authoritative decision processes that transparently reflect the results of engagement. Each of these components of acceptability is described with respect to both actual experience with CCS projects to date and the relevant literature. Conclusions point to the special importance of full transparency and public understanding of credible risk assessments for these projects.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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