Preparing Legal Frameworks for Environmental Disasters: Practical Considerations for Host States
Notice bibliographique
Résumé
Projects in the extractives sector carry risks of lasting, and sometimes irreversible, damage to the environment. Nonetheless, these projects are important for accelerating the economic development of host countries. Governments seeking to mitigate the adverse effects of foreign investment often face pushback from investors that are unwilling to change their practices in order to avert environmental disaster. This report sets forth certain steps that host-governments can take during the pre-investment, operation, and enforcement phases of extractives projects to provide financial and other protection in the context of environmental disasters associated with private sector investments. Upon comparative review of five Case Study Countries (Canada, Chile, the UAE, Indonesia, and Uganda), the authors of this report found that the most important factor impacting a host government’s ability to hold developers accountable for environmental harm is a gap between applicable environmental legislation and the enforcement of this legislation. The report then provides several recommendations for addressing this discrepancy, with an emphasis on the role of planning and robust legal and regulatory frameworks, as well as an analysis of a variety of safeguards (including, but not limited to, impact assessments, stakeholder engagement, and financial penalties) to be deployed at each of the three phases of a project. It also discusses the role of financial institutions in promoting best practices and mitigating risks and minimizing the fallout from investment-related environmental disasters.
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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 | 0,073 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,027 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».