Funding Environmental Projects with Regulatory Prosecutions: Transparency and Accountability in Creative Environmental Sentencing
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the use of creative sentencing orders which direct an offender to fund projects that facilitate objectives such as environmental research, education or remediation. Given the public interest character of sentencing for an environmental regulatory infraction, there is a surprising absence of transparency and accountability in the administration of these sentencing orders. The selection process for determining which projects are funded is shrouded in secrecy and is almost entirely a matter of discretion, which raises concerns that project recipients are chosen for reasons other than the environmental merit of their proposal. In our study of creative orders issued in Alberta, the majority of funding has been directed to post-secondary institutions and conservation funds who work closely with industry and government departments, while non-governmental environmental groups with established research, education and remediation programs appear to have received comparatively little funding. Good projects also need to be implemented, but insufficient details in sentencing orders and the absence of an oversight regime raises questions about whether project deliverables are ever met. This also creates risk that the funding is subsequently characterized as philanthropy by the offender. Transparency and accountability would be significantly enhanced by the enactment of legislation which establishes or appoints an agency to administer the funding and sets rules on matters such as public engagement in the project selection process, criteria used to evaluate project proposals, reporting on project outcomes, and enforcement.
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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 | 0,131 | 0,467 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,020 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».