Toward a common categorization for valued components: using a review of valued components and indicators in the lower James Bay Region of Ontario and Quebec, Canada, to support cumulative impact science in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative impacts and regional assessments (RA) require the integration and analysis of large quantities of interdisciplinary scientific information. Yet, the information available is not often readily accessible nor standardized across impact assessments. We proposed here a categorization of valued components that have been derived from projects in the James Bay Lowlands and that is aligned with the IAAC’s Tailored Impact Statement Guidelines (TISG) template, a key document to support project and regional impact assessment deliverables. We compiled valued components and indicators from previous and ongoing environmental impact assessments in the James Bay Lowlands. We identified trends associated with valued components and indicators and combined these trends with the TISG. We then derived a categorization of valued components nested under seven systems. From the reviewed work, we identified 197 valued components (23% valued components were common for two or more projects) and 313 indicators. Our categorization is composed of seven systems and 34 potential valued components allowing for easy connections between future project-level impact assessments and RAs. Our categorization is a valuable communication tool across all stakeholders and rightsholders involved in impact assessments, including communities, Indigenous leaders, IA practitioners, industry, and government.
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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 | 0,023 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».