Qualitative Methods for the Next Generation of Impact Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability-oriented IA moves beyond a primary focus on biophysical impacts to consider a broader range of potential social, health and well-being, economic, cultural, cumulative, and equity implications of proposed projects. Canadian IA under the IAA (2019), for example, now explicitly requires consideration of health, social, and economic issues; consistent use of gender-based analysis plus (GBA+); evaluation of contributions to sustainability; bridging of Indigenous and Western scientific knowledge; and meaningful public participation. Quantitative methods are typically used to examine cause and effect associated with biophysical impacts and to identify, for example, alternatives and mitigation measures. Delivering effective IA within the broadening scope of next-generation, sustainability-oriented IA, however, requires new thinking and effective methods that enable meaningful inclusion of diverse knowledges, values, and information sources. For many of the broader range of impacts considered in next-generation, sustainability-oriented IA, cause and effect can only be established—and alternatives and mitigation measures suggested—through qualitative methods that can explain the values and connections people have with the places and land where projects are proposed. While this report is primarily intended for those involved in Canadian IA, the project was implemented by an international project team and informed by experts around the globe. Therefore, we anticipate this report will also be relevant to those working in a range of IA systems and geographical contexts. Specifically, this report may be of interest to: • practitioners working for/with communities and project proponents to gather the best possible information about the potential implications of proposed developments; • decision makers with a role in evaluating and synthesizing the information received throughout an IA process; • researchers who are testing, critiquing, and pushing the boundaries of IA processes and methods; • educators fostering the upcoming generations of IA professionals; • communities and members of the public who (should) play a role in selecting and implementing the methods that best tell their stories of place, change, and impact. There is considerable opportunity for the continued integration of qualitative methods in IA, but there are also barriers that often make it difficult to implement these methods in practice. While this report presents a range of conventional, innovative, and participatory qualitative methods (17 methods categories in total), it also discusses the barriers that must be overcome if these methods are to be effective in the context of sustainability-oriented IA.
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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 | 0,205 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».