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Enregistrement W597306134

A strategic framework for social impact assessment : an application to greenhouse gas mitigation strategies in Canadian prairie agriculture

2007· article· en· W597306134 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa M. Christmas

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasAgricultureEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental planningBusinessEnvironmental scienceSocial impact assessmentGeographyEconomicsEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social Impact Assessment (SIA) is the process of assessing the social consequences that are likely to follow specific policy actions or project development. SIA has not been widely adopted and is said to be the ‘orphan’ of the assessment process. Using Environmental Assessment (EA) however, there are two primary limitations to EA: first, EA is inherently biased toward the biophysical environment, and social impacts, when considered, are only considered in an indirect or secondary manner; second, EA is targeted at the project level, where many alternatives that may have met the larger goals have been rejected. These limitations are reflected in Canada’s agricultural sector where SIAs are rarely, if ever, undertaken. Agriculture is responsible for approximately ten percent of total greenhouse gas (GHG) emissions in Canada, and several better management practices (BMP) have been suggested for managing these emissions in Canadian agriculture. However, there has not been a strategic assessment of the on-farm socioeconomic effects of such programs, nor the geographic implications of a ‘one-size-fits-all’ policy solution. This paper presents a ‘higher level’ strategic assessment of alternative policy options for managing greenhouse gas emissions in Canadian agriculture. Data are collected using a stakeholder survey assessment, and the process is guided by a seven-phase strategic environmental assessment framework. Using this strategic framework, the on-farm social impacts of alternative greenhouse gas mitigation programs are assessed. Data are aggregated using multi-criteria weighting techniques. Stakeholder preference structures for the alternatives set are identified as well, the results of the SIA identified adoption of zero till practices as the most socially acceptable alternative. The research results suggest that a ‘one-size-fits-all’ GHG mitigation policy would not be acceptable from a social perspective. The implications of include such issues as: the applicability of regional policies based on soil zone, alternatives to governmental ‘top down’ hierarchical’ policies, and the necessity for collaboration and meaningful dialogue between on-farm individuals and policy makers. Adoption of a GHG mitigation policy in Canada will require education and collaboration between all affected stakeholders and decision makers. The application of a strategic framework illustrates how the SIA process is enhanced when an assessment is completed at the plan, policy, and program level – it enables proactive consideration of the social effects on par with the biophysical effects, and it facilitates consideration of a broad range of alternatives, in support of sustainable development principles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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