'IAIA14 Conference Proceedings' Impact Assessment for Social and Economic Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Socio-economic monitoring plans are designed to facilitate issues tracking and management regarding the intended and unintended impacts and benefits of major projects. They also provide a feedback mechanism to the socio-economic assessor and proponent, which can introduce greater certainty to future socio-economic assessments and inform proponent initiatives on future projects. The aim of this paper was to identify the extent to which socio-economic monitoring is utilized in Canadian pipeline projects, identify lessons that can be learned from socio-economic monitoring in other resource extraction industries and geographies, as well as make recommendations on the application of socio-economic monitoring for the Canadian pipeline industry. The current Canadian legislative framework was reviewed for socio-economic monitoring requirements. Other Canadian industries, North American and international examples were also examined to provide context on best and emerging practices related to socio-economic monitoring. This paper also examines whether recent major pipeline projects have proposed and/or implemented socio-economic monitoring plans. This paper finds that, while socio-economic monitoring is utilized to some extent within the mining industry, there is limited known application within the Canadian pipeline industry. Lessons and strategies that can be applied to the Canadian pipeline industry and regulators are discussed. Ultimately, this paper argues that the diverse nature of the Canadian socio-economic landscape and the linear nature of pipelining support the need for socio-economic monitoring plans that will track and respond to the varied interests of stakeholders and the dynamic nature of socio-economic outcomes. Socio-economic monitoring can be an important tool for managing non-technical risk.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle