Patterns of air pollution enforcement in Canada: Environmental priorities versus enforcement outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Ambient air pollution is one of the leading health and environmental concerns worldwide, including in Canada. To reduce air pollution impacts, governments create and enforce various laws and regulations. Few studies have examined the particulars of enforcement and fewer still in Canada. To this end, we ask: How does enforcement vary across jurisdictions, time, or other factors? What types of violations or offenders appear to be prioritized for enforcement action in Canada? We created a dataset of air pollution enforcement actions between 2000 and 2020, using data from 8 provinces and the federal government. Through this process, we identified gaps in data sharing and transparency for air-pollution-related enforcement in Canada related to ease-of-access and standardization. Based on these available data, which has acknowledged limitations, we find that regulators appear to employ a cooperative and nonresponsive approach to enforcement, as demonstrated by low fines, a lack of escalating enforcement actions for repeat offenders, frequent use of low-level penalties, and infrequent prosecutions leading to few court convictions. Environmental priorities and enforcement outcomes appear to be misaligned, with few and low penalties for large emitters and repeat offenders. We offer recommendations to better align enforcement strategies with stated environmental policy goals, including focusing enforcement on high-risk offenses, improving data sharing, and strengthening federal environmental laws and agencies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».