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Enregistrement W4214632854 · doi:10.1080/14615517.2022.2035646

A roadmap for ESIA policy change in Ethiopia should address wide-ranging governance reforms

2022· article· en· W4214632854 sur OpenAlexaffabout
Melisha Charles, Joshua Tafel, Doug McDonnell, C. Stoicheff, Nadja C. Kunz

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityCivil societyLegislatureCorporate governanceGovernment (linguistics)Natural resourceBusinessSustainable developmentPublic policyEnvironmental planningEnvironmental resource managementEconomic growthPolitical scienceEconomicsGeographyFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robust governance frameworks are crucial for maximizing the benefits of natural resource development in mining regions and minimising adverse social and environmental impacts. This paper analyses Ethiopia’s current ESIA policy, legal framework and implementation process to identify opportunities for policy reform. To gain perspective on leading practices in other countries, a comparative analysis of policies in Chile, Peru, Ghana, and Canada was performed. Interviews with representatives from government, industry, and civil society in Ethiopia were completed to gain perspective on the policy structures currently in place, and to identify areas for improvement. Results conclude that accountability mechanisms are currently limited in Ethiopia and that at the time of this study, the same authority was responsible for promoting mining and evaluating ESIAs. Contrary to legislative requirements, there was found to be a lack of transparency in the public availability of ESIAs and limited community participation. Compliance and monitoring processes were also found to be inadequate. Addressing these gaps is important to ensure that the expansion of Ethiopia’s mining sector proceeds in a sustainable manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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