MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410372837 · doi:10.1007/s00267-025-02176-4

Regional Assessments Under the Canadian Impact Assessment Act: Objectives, Outcomes and Lessons So Far

2025· article· en· W4410372837 sur OpenAlexaffabout
Steve Bonnell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)BusinessProcess (computing)Impact assessmentEnvironmental planningProcess managementEnvironmental resource managementDistribution (mathematics)Political scienceComputer scienceEconomicsGeographyPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The planning and conduct of regional assessments (RAs) under the Canadian Impact Assessment Act (IAA) has reflected various objectives and planned outcomes. To date, this has included a key focus on improving the effectiveness and efficiency of subsequent project assessments through RA-provided information, analysis and mitigation, although the manner and degree to which these outputs will transfer to and affect the scope of later assessments has yet to be confirmed. Some RAs have also been designed to provide larger effects management and planning outputs, including identifying and recommending broader initiatives for addressing effects and maximizing benefits from future development. RA's potential role in influencing the nature, intensity and distribution of future activities has also been recognized, although this can be challenging where there is no regional planning mechanism for RA to engage with, and especially, given Canadian jurisdictional realities. RAs under the IAA are most likely to be successful in that regard where they are designed and conducted in cooperation with other jurisdictions, and especially, have a direct link to existing and applicable planning processes. Experience also suggests that even where this is the case, there may be challenges if neither process establishes an overall vision for future development, or where there is a lack of specificity in RA outputs or how they are planned to be used in decision-making.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,308 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental ManagementMême sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207