Making Sense of Mitigation Used to Address Industrial Effects on \nWildlife in Canadian Environmental Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Within a given industrial project, adverse environmental effects are a likely occurrence. Current environmental sustainability doctrine in Canada suggests that adverse environmental effects need to be adequately addressed in order to be avoided or minimized. The Environmental Assessment (EA) process has been developed to provide a systematic means for effects analysis and to cultivate mitigation programs to offset adverse effects. However, the progress of EAs often leads to development of industry with inadequate regard for mitigation for wildlife and their habitats. To better understand the mechanisms of mitigation programs used to offset effects to wildlife in the Canadian EA process, I established three studies consisting of quantitative and qualitative methods of inquiry. In the first study, I interviewed mitigation experts on their use and perceptions of success of various mitigation programs. I found that programs used by experts in different occupation groups differ in terms of frequency of use. Further, the overall pattern for perception of success of mitigation programs remained consistent. Experts were hesitant to label any mitigation program as reliably successful in offsetting adverse environmental effects. Second, I examined the role of an informational tool in informing EAs and subsequent mitigation. Using a Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats analysis, I evaluated the telemetry tool. I found that a specific set of support systems is needed to implement telemetry on a useful basis. Last, I used data from experts’ knowledge interviews to unearth trends in mitigation practices. I used this information to develop policy and operational recommendations for improving the Canadian EA process. I conclude this dissertation with a synthesis chapter that demonstrates the contributions of these studies, and provides suggestions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».