Development of a risk assessment software for cumulative effect
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Regional Risk Assessment is essential for evaluating the environmental impacts of large-scale resource development projects. However, existing Regional Asessement (RA) frameworks often lack generalizability which hinders result standardization. To address these challenges, the Risk Assessment Framework for Cumulative Effects (RAFCE) was developed to provide a standardized approach for impact identification, prioritization, and mitigation during RA. Despite these strengths, the RAFCE's reliance on spreadsheet-based manual data entry and calculations, coupled with the absence of collaborative features, increases the risks of human error and inflates operational costs including time taken to complete an RA. This paper proposes a software implementation of RAFCE to enhance efficiency and accuracy in the RA process. This is a novel approach that provides a platform unique of its kind for systematically evaluating the cumulative effects of resource exploration by multiple stakeholders. The development process involved three main steps:•Developing a NoSQL Database to efficiently store and retrieves RA data,•Implementing an API and Backend with Java Spring Boot automates critical functionalities and•Building a React-based Frontend Development: that provides a user-friendly interface, that simplifies data entry and software interaction.By automating calculations and improving the user interface, the proposed software mitigates the risks associated with manual processes and significantly reduces the cost and time required for the RA process, thereby enhancing its reliability and efficiency.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle