On the underestimation of the significance of environmental impacts in Peru: an approach using homogeneous units
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the reliability of the Environmental Impact Statements (EISs) in Peru, focusing on projects predicted to have high negative impacts. It highlights the discrepancy between the expected and the estimated impacts in EISs, revealing a general trend of underestimating the environmental significance of projects, particularly in areas free from industrial activities. The study critiques the application of the Gomez Orea Method, originally successful under Spanish regulations but problematic in its Peruvian applications, as evidenced by inconsistencies in the methodologies and a lack of bibliographic and regulatory support for the indicators used. The analysis covers seven EISs involving hydroelectric and mineral exploitation projects. It identifies a recurrent pattern where despite the significant potential impacts of these projects on water quality, ecosystems, and biodiversity, the impacts are predominantly classified as ‘Compatible’ or low. This underestimation results in 97.37% of impacts being categorized as low, contradicting the projects’ initial high-risk classification. Moreover, the study compares the Gomez Orea Method with the Conesa Method, a more conservative approach, finding significant methodological differences affecting impact significance estimations. The study advocates for enhanced Environmental Impact Assessment practices in Peru, suggesting the adoption of more conservative assessment methods to accurately gauge and mitigate environmental impacts.
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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 | 0,034 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».