MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7065598365

Environmental Assessment as a Tool for Managing Impacts on Wetlands: Understanding Current Practice in the Mining Sector

2023· dissertation· en· W7065598365 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWetlandResource (disambiguation)HabitatWetland conservationNatural resourceEnvironmental impact assessmentProxy (statistics)Water resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands are ecologically rich lands but also heavily impacted. Canada has a large mining sector, with operations impacting the important functions provided by wetlands that benefit humans. Environmental assessment (EA) is the primary regulatory tool for mitigating the impacts of development, including mining, to wetlands. Many jurisdictions in Canada use a hierarchical approach to mitigate wetland loss through avoidance, minimization, restoration. Any remaining loss is offset through compensation as under current federal and provincial policies or protections, development activities should pose “no net loss” of wetland functions. Although the mining industry is an important natural resource sector in Canada, there is limited research on how the potential impacts of mining activity on wetlands are identified and managed through EA processes. In response, this research examined wetland impacts and mitigations in EA. Case studies of mining projects in British Columbia (BC) and Yukon (YT) were examined, as mining is particularly important to the economies of this province and territory, and often occurs in areas of high wetland density. The methodology consisted of an in-depth document analysis of mining project EAs. The results indicated that, in BC, the EA practice tends to default to wetland area as a proxy for wetland function and is the primary measure for assessing impacts to wetlands. There is strong focus on direct impacts, while insufficiently describing baseline wetland functions potentially impacted and to be mitigated. Hydrological and habitat wetland functions were prioritized when described in mitigation measures. In YT, the reviewed EAs contain no information on the impacted wetland area, wetland class, or wetland functions, nor provide information on how the proposed mitigation measures would address potentially impacted wetland functions. The often-poor linkages between proposed wetland mitigation measures and identified project impacts found in this research were attributed to inadequate wetland policies and regulations for mitigating impacts, and poor EA practices to address and mitigate wetland impacts effectively. An exploration of mitigation practices across jurisdictions exposes inconsistencies within the implementation of the mitigation hierarchy, with a focus on minimization in BC and restoration in YT. Compensations approaches, only identified in BC, were creation, enhancement, and off-site restoration. While wetland loss in YT is inconclusive due to information gaps, the EA practice in BC suggests that the mitigation hierarchy is not fully applied, and the province is therefore likely moving toward a net wetland loss. Understanding and addressing the issues highlighted by this thesis will be important to advancing the effectiveness of EA to manage the impacts of mining activities on wetlands.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetAstrophysical Phenomena and ObservationsTravaux en français237 207