Examination of recent hydroelectric dam projects in Canada for alignment of baseline studies, predictive modeling, and postdevelopment monitoring phases of aquatic environmental impact assessments
Notice bibliographique
Résumé
Environmental impact assessment (EIA) has been widely criticized by the aquatic science community for poorly aligned approaches when selecting endpoints and collecting data during the baseline, predictive modeling, and postdevelopment monitoring phases. If these critical phases of the EIA process are not aligned properly, it can be difficult to evaluate the presence of postdevelopment effects. Examples of the misalignment of these phases include baseline studies failing to measure indicators that are monitored postdevelopment; predictive assessments that do not quantitatively predict conditions or potential impacts postdevelopment; and the failure to identify relevant indicators that may detect effects postdevelopment. For aquatic assessments, understanding how to protect critical ecosystem attributes to satisfy regulatory concerns could help to better align aquatic science monitoring activities across EIA phases. In this article we investigate recent Canadian hydroelectric dam EIAs to evaluate how well recent assessment approaches are meeting these necessary conditions of good aquatic EIA practice through the lens of ecosystem services from a fish's perspective. We found that larger facilities generally had baseline studies and modeling that better supported postdevelopment monitoring, but improvements in structure, linkages, and expectations would better align EIA phases in a manner that would improve assessments and environmental protection. Integr Environ Assess Manag 2024;20:616-644. © 2023 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC).
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».