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Enregistrement W4367336426 · doi:10.1007/978-3-031-24271-7_6

Hydraulic Fracturing in New Brunswick: Trust, Deliberation, and Risk Decision-Making

2023· book-chapter· en· W4367336426 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Nourallah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationContext (archaeology)Hydraulic fracturingShale gasPublic engagementPolitical scienceScale (ratio)Risk managementPerceptionPublic relationsPsychologyEngineeringOil shaleManagementEconomicsPetroleum engineeringGeographyPoliticsLawCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter focuses on the role of trust in energy decision-making for shale gas development in the province of New Brunswick, Canada. It examines the role of risk perception as it relates to policy actors’ preferences in the context of public engagement and deliberation, where epistemic risks associated with the practice of hydraulic fracturing (the emerging technology that enabled the development of shale gas on a major scale) existed between 2007 and 2017. The goal of the chapter is to understand how engaging in the context of risk and uncertainty shapes policy actors’ learning along with the policy alternatives they advocate for, and ultimately deem acceptable. The Advocacy Coalition Framework is used to assess policy learning and to demonstrate the role of integrating an understanding of the importance of trust in managing risk. The analysis questions the notion that more engagement leads to better policy outcomes, and demonstrates that it is important to integrate lay knowledge as a fundamental component of risk management practices. The chapter concludes with recommendations to strengthen trust in energy decision-making in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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