Do public review processes reflect public input? A study of hydraulic fracturing reviews in Australia and Canada
Notice bibliographique
Résumé
High volume hydraulic fracturing (HVHF) is a contentious issue worldwide. It is a crucial policy issue due to its significant impact on multiple stakeholders and, as a result, requires extensive public consultation and exposure. One process deployed in some liberal democracies to address this controversy is forming an independent expert review panel to receive public submissions and then prepare a report for policymakers. Our paper investigated how closely the review panel reports reflect and weigh the public submissions and to explore the subjects in which there is agreement or disagreement across the various reports. This study used the Leximancer automated text analysis software to compare key themes in the sub-national reports and public submissions. We find a consistent pattern across jurisdictions of public submissions reflecting health and environment while official reports focus on industry and economic development. There is a wide range of congruency between the jurisdictions on the capacity of the expert reports to reflect public opinion. Following from this divergence, we aim to contribute to more meaningful discussions regarding effective communication strategies between the government and the public to ensure review panel reports fairly represent public concerns.
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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 | 0,117 | 0,401 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».