Impact assessment as planning (not permitting): factors affecting its potential to influence project design
Notice bibliographique
Résumé
In addition to informing regulatory decisions about developments as proposed, impact assessment (IA) can influence and help improve project design, especially when conducted at an early and flexible stage of planning. This study investigates the relationship between proponents’ design activities and IA processes and requirements, through surveys of Canadian proponents, IA practitioners and regulators. It finds that proponents often see benefits in allowing IA to inform project design and are inclined to enter the process early, but this may be impeded by the level of project detail expected and other procedural considerations. IA regulators had varying perspectives about whether IA can or should influence project design and provided views on the relative importance of project definition and firmness versus flexibility for IA purposes and on how this balance may be achieved. Suggested approaches to improve future IA practice include: 1) early and systematic consideration of environmental concerns in proponents’ initial (pre-IA) planning; 2) encouraging and enabling early design stage IA initiation; 3) early and selective identification of necessary design details, based on IA requirements and risk; and 4) eventual IA reporting should demonstrate that (and how) concurrent project design work has considered and addressed IA-identified concerns.
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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 | 0,084 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».