Assessing a proponent-driven process for endangered species threat mitigation: Ontario’s <i>Endangered Species Act</i>, American Eel, and hydropower
Notice bibliographique
Résumé
American Eel (Anguilla rostrata) were used as a case study to assess whether Ontario’s Endangered Species Act proponent-driven regulatory approach resulted in successful imperilled species management outcomes. American Eel observation databases and proponent-prepared mitigation plans and monitoring data were used to assess whether: ( i) facilities within the distribution range were registered, ( ii) effects monitoring protocols were adequate to evaluate adverse effects of facilities, ( iii) proponents implemented mitigation actions that followed best management practices (BMPs), and ( iv) effectiveness monitoring designs were adequate to evaluate effectiveness of mitigation actions. Less than half of the facilities (8 of 17) within the extant species range were registered. Few eels were observed at each facility, precluding proponents from effectively evaluating the facilities’ effects. Mitigation actions following BMPs were only implemented for eel out-migration at three facilities. Half of the registered facilities implemented effectiveness monitoring, but experimental designs did not follow best practices and standards. To improve this proponent-driven approach, regulators could reduce ambiguity in regulation language and provide clearer, quantitative requirements for facility registration, effects monitoring, mitigation actions, and effectiveness monitoring. Proponents could improve monitoring efforts to establish species occurrence and generate baseline data to measure facility effects and mitigation action effectiveness.
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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 | 0,020 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».