A Policy Scan of Cumulative Effects Assessment in Support of Renewable Clean Growth Projects in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, clean growth has been viewed as an essential strategy for achieving net zero carbon emissions by the year 2050. However, clean growth initiatives can create cumulative effects. Moreover, such initiatives are evolving rapidly and it is unclear if conventional environmental assessments are sufficient. The assessment of cumulative effects of clean growth remains a relatively novel activity, yet is seemingly important given that some of the emerging actions and technologies could themselves yield a variety of unanticipated environment impacts. To support evidence-based policy development for clean growth, we conducted a policy scan at subnational and national levels in Canada supported by targeted scans in other jurisdictions to assess the scope at which cumulative effects are assessed for renewable clean growth projects, and to identify best practices, approaches, and/or methods for assessing the cumulative effects of clean growth. Our policy scan revealed that approaches for assessing cumulative effects of renewable clean growth activities are inadequately developed across Canada. Though we confirmed few existing cumulative effects frameworks in practice, we found a diverse set of cases where cumulative effects have been effectively identified and managed (in Canada and afar) for projects predominately in the natural resource sector. Four policy insights were generated for assessing cumulative effects of renewable clean growth in Canada; (1) adopt a regional approach that considers local context, (2) support the development of valued ecosystem components, (3) conduct rigorous and comprehensive baseline monitoring, and (4) prioritize collaborative governance including with Indigenous governments and communities. Failure to consider cumulative effects during the early phases of renewable clean growth could impede the ability to meet targets and yield the environmental and socio-economic benefits that are promised by the clean growth movement.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».