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Enregistrement W4409511909 · doi:10.33002/jelp050103

Niagara-on-the-Lake Sues Quarry Owner over alleged Environmental Violations: Potential Impacts on Local Property Owners

2025· article· en· W4409511909 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tony Sevelka

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Law & Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProperty (philosophy)BusinessNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental protectionEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the environmental challenges and legal implications associated with settling ponds in aggregate extraction operations, especially in the context of climate change. It highlights the role of settling ponds in managing runoff and sediment, while addressing the potential factors that can undermine their effectiveness, such as inadequate design, high flow rates, and insufficient maintenance. The paper delves into the specific impacts of extreme weather events, rising temperatures, and altered precipitation patterns on the functionality of settling ponds. Additionally, the paper explores the potential repercussions for property owners, including property value depreciation, stigma damage, legal and cleanup costs, for impacted communities. It underscores the importance of robust infrastructure planning and proactive measures to mitigate these risks. Recommendations include enhancing settling pond requirements, regular monitoring and reporting, financial assurances, revocation of permits for non-compliance, and fostering meaningful community engagement and transparency. The conclusion emphasizes the need for larger and more resilient settling ponds to accommodate changing climate conditions, ensuring environmental protection and the health, safety, and welfare of local communities. By implementing stringent regulations and effective management practices and oversight, regulators and municipalities in Ontario can better address the challenges posed by climate change and contribute to a sustainable future.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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