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Enregistrement W4385580093 · doi:10.1080/14615517.2023.2243019

Moving to next generation community-based environmental assessment

2023· article· en· W4385580093 sur OpenAlexafffund
Rajib Biswal, A. John Sinclair, Harry Spaling

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensThe King's UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésSustainabilityEnvironmental planningWork (physics)GlobeEnvironmental impact assessmentCommunity engagementResource (disambiguation)Environmental resource managementBusinessComputer scienceProcess managementPolitical sciencePublic relationsEnvironmental scienceEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undertaking environmental assessments for small, rural development projects has proven to be both vexing and essential. Our research considers one approach to assessing such projects, community-based environmental assessment (CBEA). The purpose of our work was to gauge current CBEA practice and consider next generation approaches in the face of challenges such as lack of adequate capacity, resource and power imbalances, achieving meaningful participation, narrow conceptions of sustainability, and weak follow-up and monitoring. Through a literature review and semi-structured interviews with various EA experts from around the globe, we consider these issues and propose a framework for next-generation community-based environmental assessment (NG-CBEA) that builds on four key next generation themes; sustainability, meaningful public participation, follow-up and monitoring, and learning.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,414
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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