Framing the science for technical measures used in regulatory frameworks to effectively implement government policy
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory and non-regulatory frameworks are used extensively to establish standards and guidelines for the technical measures implemented to manage freshwater and marine activities to achieve environmental policy objectives. Scientific and technical knowledge about the effectiveness of such measures is needed to ensure the success of these objectives, and yet there is general lack of scientific information on the effectiveness of technical measures. Used as conditions of approval for a variety of industry sectors, regulations and environmental quality guidelines establish the outcomes that are expected for the technical measures used in the daily activities of a given worksite. This paper suggests that the science to determine the effectiveness of technical measures should be framed from the requirements established in regulations and environmental quality guidelines. Such studies should also use methods, indicators and metrics that are often part of those requirements. This paper also puts forth that a more focused scientific effort is needed to determine the effectiveness of technical measures given the thousands of technical measures used to manage a wide range of activities.
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 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 | 0,207 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,084 |
| Communication savante | 0,029 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».