Analysis of Impact Assessment Practice and Mitigation for Shipping Activity in the Eastern Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Marine traffic is increasing in the Canadian Arctic, largely because of changing ice conditions, a growing tourism industry, and natural resource extraction. Impact assessment (IA) is a primary instrument for managing the impacts of project development in the Arctic, but there has been limited analysis of the scope and application of IA for identifying and managing the impacts of shipping. This paper examines the impacts of shipping activity associated with mining projects in the eastern Canadian Arctic, including barge traffic and resupply vessels; the mitigation actions commonly prescribed in IA; and the key IA challenges facing decision-makers. Results show 71 impacts that may be considered common to IA applications for shipping, for which the mitigation strategies rely heavily on compliance-based measures and “best” practices to either minimize or avoid impacts, supported by follow-up programs that provide for adaptation of mitigation based on monitoring results. However, results also illustrate concerns over the ability of IA to effectively manage the cumulative effects of increasing Arctic marine traffic. Only a minority of projects involving marine transport trigger IA, even though other types of marine traffic, such as tourism, may generate similar types of impacts. The common impacts and mitigation solutions identified in this research and the lessons from monitoring can inform future IAs for shipping, improve permitting processes for shipping activities that do not require IA, and provide a foundation for a more regional or sector-wide approach to identifying and mitigating the cumulative effects of increasing vessel traffic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».