OECD Case Studies of Integrated Regional and Strategic Impact Assessment: What Does ‘Integration’ Look Like in Practice?
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, protocols for assessing the impacts of land-uses and major resource development projects focus not only on environmental impacts, but also social and human health impacts. Regional and Strategic Environmental Assessment (RSEAs) are one innovation that hold promise at better integrating these diverse land-use values into planning, assessment, and decision-making. In this contribution, a realist review methodology is utilized to identify case studies of "integrated RSEA"-those which are strategic, have a regional assessment approach, and seek to integrate environmental, community and health impacts into a singular assessment architecture. The results of a systematic literature review are described and six RSEA-like case studies are identified: Kimberly Browse LNG SEA; HS2 Appraisal of Sustainability; Lisbon International Airport SEA; Beaufort Regional Environmental Assessment; Nordstream 2 Transboundary EIA; and the Portland Harbour Sustainability Project. The case studies are examined according to their unique contexts, mechanisms and outcomes of their assessment protocols to determine the degree to which they consider more than environmental valued components, and the means by which they were included. Findings suggest that RSEA has a contentious relationship with the integration of more than environmental values, but that there are significant lessons to be learned to support project planning, especially for assessment contexts characterized by large, transboundary projects.
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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 | 0,036 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».