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Enregistrement W6996221052

Qualitative Methods for the Next Generation of Impact Assessment

2023· report· en· W6996221052 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typereport
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Equity (law)Bridging (networking)IndigenousInclusion (mineral)Impact assessmentQualitative propertyQualitative analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,205
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2050,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0050,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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.

Tête enseignante Opus0,411
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,080 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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