MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W938092318

Lessons from the handling of alternatives in two international bridge projects

2008· article· en· W938092318 sur OpenAlexaboutno aff
Eric Markus, Kaarina Stiff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridge (graph theory)Process (computing)Plan (archaeology)Scale (ratio)LegislatureImpact assessmentEnvironmental planningEnvironmental impact assessmentBusinessEnvironmental resource managementEngineeringComputer sciencePolitical scienceEconomicsGeographyPublic administration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The handling of alternatives in two international projects - the Detroit River International Crossing (Canada-USA) and the Oresund Bridge (Sweden-Denmark) – is compared and analysed. In impact assessment, and in planning, alternatives play an important role. They entail the formulation of different ways to reach a predetermined goal of a project or plan. They can be used to justify the main alternative, or to question the predetermined goals of an endeavour. Large-scale infrastructure projects are often politically and financially sensitive and have significant environmental and societal impacts. It is therefore interesting to investigate the handling of alternatives in these case-studies – in impact assessment and in planning – to analyse the use of alternatives. In the two projects, both of which are fixed links across a body of water and an international boundary, two similar cases in different jurisdictions and systems are analysed. Useful comparisons can be made about why differences in the handling of alternatives occur and lessons can be learnt about what matters and contributes to a “more rational” handling of alternatives in impact assessment; whether it be legislative systems, individual process actors or technical skills.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental and Social Impact Assessments→Travaux en français237 207→