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Enregistrement W4313441510 · doi:10.13033/isahp.y2022.014

ANALYZING EIA IN PARANÁ, BRAZIL AND CALIFORNIA, UNITED STATES WITH FUZZY-SET QUALITATIVE COMPARATIVE ANALYSIS AND THE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

2022· article· en· W4313441510 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueISAHP proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderQualitative comparative analysisNormativeStakeholder analysisSustainable developmentManagement scienceProcess managementOutcome (game theory)Environmental resource managementPolitical scienceComputer scienceBusinessEngineeringPublic relationsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its introduction in the US, environmental impact assessment (EIA) has become one of the most widespread environmental policy instruments, which has evolved from solely conservation aims to serve as a tool for sustainable development.Despite its history and dissemination, EIA is routinely criticized for being ineffective at impacting decision-making or promoting more sustainable development.This study performed a comparative case study using the effectiveness dimensions from the EIA evaluative literature and two methodologies.Two states in federalist systems were chosen, Paran, Brazil and California, United States.This comparative case study formats the cases into contextual conditions using the fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) methodology in order to identify the necessary and sufficient conditions that foster effective outcomes.These effectiveness outcomes and criteria are then ranked by EIA stakeholders via the analytical hierarchy process (AHP) in order to identify stakeholder priorities and to improve stakeholder management.The results show that in Paran stakeholders identified normative effectiveness as the most important dimension for an ideal effective EIA outcome, and stakeholders in California identified this dimension as the second-most important following substantive effectiveness.For normative effectiveness outcome early project definition and public participation were found to be necessary conditions and stakeholder coordination was found to be a sufficient condition.Following normative effectiveness, Paran stakeholders identified procedural effectiveness as the second most important.While transactive effectiveness was ranked lowest overall in both case studies, improving procedural effectiveness has been shown to be connected to the transactive effectiveness.Finally, transformative effectiveness ranked third and fourth in California and Paran respectively, which also had the lowest set membership in fsQCA.This study advances EIA evaluatory literature by assessing various effectiveness dimensions through two complementary methodologies.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,337 · 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