Natural Language Processing to Understand Human Activities Impacted by Hydroelectric Energy Projects
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability and large infrastructure projects are intricately linked. When considering large and disruptive infrastructure projects, proponents, regulators, and stakeholders consider a variety of information sources to understand how the project and its environmental changes will impact people living in the region. This is often done using small data, through interviews, town halls, and surveys. Big Data approaches have potential to augment these methods; for example, novel approaches natural language processing (NLP) on social media data can reveal human-nature interactions in impacted areas. Existing literature suggested that sentiment and frequency analyses can help us understand public attitudes. As a case study to illustrate this potential, we have examined public engagement with landscapes impacted by large hydroelectric development. We examined S6,122 geotagged image captions within 35 well-defined geographical locations associated with three dam projects in Canada: Mactaquac dam (New Brunswick), Oldman dam (Alberta), and Site C dam (British Columbia) on Instagram. The sentiment results of the study expressed a high positive attitude towards the three landscapes and frequency analysis exposed that the people are more likely to engage with the landscape in the context of fun, recreation, exercise activities and vacations. This can inform planning processes to ensure that impacts to these important interactions are examined and mitigated, achieving long-term environmental, social, and economic well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».