Ratchet effects revisited: power effects and systematic bias in natural resource management
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory ratchets arise when governance appears to be effective, but actually masks a steady loss of natural capital. This occurs when biases in environmental impact assessment (EIA) systematically underestimate the true impact of large developments, generated by statistical convention fixing α at 0.05 (Type 1 error or false positive rate; i.e., the probability of concluding that a development will have an impact when there is none) while β, the false negative rate (failing to detect a true impact, or Type 2 error), is often fixed at 0.2. This asymmetry (β > α) generates a higher likelihood of mistakenly permitting development than mistakenly preventing it. Beyond statistical bias in EIA, routine environmental regulations are often ineffective due to low compliance, inadequate thresholds, and broad exemptions, which tend to cryptically institutionalize net loss. Measuring bias and inefficiency of environmental regulation is foundational to correcting regulatory ratchets and identifying pathways towards no net loss. Like net loss from major developments, cumulative net loss from inadequate routine environmental protections also needs to be estimated and offset by active habitat restoration; this should be delivered as a core program of resource management agencies, with the goal of fully integrating the mitigation hierarchy into routine natural resource governance.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».