Incorporating climate change risks in the environmental impact assessment of dams
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses significant challenges, affecting communities, ecosystems, and crucial infrastructures like dams. Despite their importance in water management and energy production, dams are highly susceptible to climate change impacts due to their long lifespan. This research emphasizes the need for incorporating climate change analysis into the Environmental Impact Assessment (EIA) of new dams, including evaluating mitigation and adaptation strategies. This research reviews international guidelines and scientific literature from the past twenty years, revealing a general acknowledgment of the EIAs’ potential to address climate change risks. However, systematic studies on the actual inclusion of these risks in dam EIAs are rare. An analysis of EIA legislation, guidelines, and dam regulations in the context of three different countries - Canada, Oman, and Portugal – demonstrates that in these countries, climate change concerns are inadequately detailed in critical steps of the EIA process and adaptation measures are overlooked. The research develops an analytical model for assessing the integration of mitigation and adaptation strategies in the EIA and project development stages of three case studies. The findings suggest a need for explicit inclusion of climate change in EIAs and dam regulations to ensure that these matters are taken into consideration in the licensing process of new dams. The proposed model serves as a tool for EIA practitioners and regulators, guiding the incorporation of climate change considerations in the EIA process of dams in coordination with its development stages. Overall, this thesis aims to fill a research gap by exploring current practices, legislative frameworks, and practical guidelines, contributing to the advancement of climate-proofing of dams’ projects.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».