TOWARDS A STRUCTURED APPROACH TO STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
Considerable attention has been given to the role of strategic environmental assessment (SEA) in policy, plan and program assessment; however, there is very little consensus on an appropriate methodology for SEA. Two basic perspectives on SEA methodology emerge from the literature: first, that appropriate SEA methodologies are readily available based on the application of project-level EIA approaches to strategic assessment questions and second, that SEA requires a different, more broad-brush approach than project-level EIA. If SEA is to advance in application and effectiveness, then appropriate SEA methodologies need to be established. Despite calls for SEA to develop more independently of project-level assessment, existing SEA methodologies tend to be based on project-level EIA principles. It is argued here that while SEA can perhaps utilise many of the existing methods from project-level EIA, it requires a different, more broad-brush, but structured methodological approach. This paper reviews the current state-of-the-art of SEA methodology, and presents a generic SEA methodological framework and example based on the notion of the "best practicable environmental option".
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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 | 0,033 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».