Risk assessment framework for cumulative effects (RAFCE)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Regional environmental risk assessment is a practical approach to understanding and proactively addressing the cumulative effects of resource development in areas of regional importance. However, regional assessment is methodologically complex, and frameworks to identify and prioritize regional risk issues to guide effective management decisions are lacking. This research develops a risk and impacts-based cumulative effects assessment framework for scoping regional cumulative effects issues to guide present and future project and regional assessment. We operationalized the framework dubbed Risk Assessment Framework for Cumulative Effects (RAFCE) to assess the risks and impacts of proposed mining development in the Ring of Fire region of Northern Ontario, Canada. Methods: Methodologically, we built on existing studies to understand the key valued ecosystem components (VECs) impacted by mining; organized an expert Bowtie Risk Assessment Tool workshop and interviews to identify regional risks and define the VECs impacted by mining; and developed an impact prioritization model that helped quantify and prioritize impacts of mining. Results and Discussion: RAFCE enabled us to: a) identify drivers and impacts of cumulative effects and potential preventive and mitigation measures for effective cumulative effects management and b) describe, quantify, and rank the major impact and components of regional interest. Using RAFCE, we can identify and prioritize impacts that are cross-cutting, multisector‐driven, synergistic, and relevant to a region, visualize and understand the risk management process, identify policy and management issues to prevent risks or mitigate impacts, and ultimately inform resource allocation for effective regional cumulative effects assessment outcomes. RAFCE is suitable for engaging diverse stakeholders in planning for regional cumulative effects assessment.
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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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».