Consideration of climate change in Nova Scotian environmental assessments: A critical review and recommendations for improvement
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates how climate change (CC) is considered in recent environmental assessments (EA) in Nova Scotia, Canada. We assessed 38 EA reports covering six project types: wind farms, road expansions/utility corridors, quarries, mines, green hydrogen plants, and waste treatment facilities. Reports were scored based on 4 or 5 questions in each of four categories: coverage of basic CC science, greenhouse gas (GHG) accounting, greenhouse gas mitigation, and CC adaptation. Wind farms and road expansion/utility corridor projects scored the highest across most categories, particularly in GHG accounting and mitigation. Quarry expansions and waste treatment facilities scored poorly, with quarry projects receiving the lowest scores in GHG accounting and adaptation. Common weaknesses included inadequate enforcement of mitigation measures and a lack of consideration for carbon sequestration in GHG accounting. Green hydrogen production plants demonstrated strengths in renewable energy sourcing but lacked comprehensive GHG accounting and basic CC science. Mines, though reporting well on basic climate-change science and CC adaptation, had inadequate GHG accounting and mitigation. Environmental assessment practices have improved slightly but can be better aligned with Nova Scotia’s climate action goals. Planners need better integration of sequestration, more consistent accounting, and more consistent enforcement of mitigation strategies. Keywords: Greenhouse gas accounting; climate mitigation; climate adaptation; carbon sequestration
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,099 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».