ment modelling. Apart from terminol

ment modelling. Apart from terminological concerns, the paper raises many valid issues associated with the assessment of complex proposals. Not least is the need to base the assessment on clearly identified issues, which he sees as a particular strength of the impact assessment methods compared with risk-based approaches. He also notes the challenge of multi-causality: “This complex, multi-layered (and multi-temporal) structure of causality has important implica- tions for assessment. Perhaps most fundamentally, it raises questions about the very definition of causes” (Briggs, 2008, p.71). This is similar to the message in Bhatia and Wernham (2008), regarding the the status of evidence in wider IA practice compared with HIA. They point to the degree of uncertainty encountered in IA: “By its nature, impact assessment involves reasoned judgements in the setting of multiple assumptions, uncertainties, and often incomplete baseline data.... Causal certainty and quantitative precision are unrealistic and unnecessary standards for EIA” (Bhatia and Wernham, 2008, p. 998). They advise HIA practitioners to be prepared to compromise the standards of evidence required in empirical public health research in order to suit the needs and norms of impact assessment. As they note: “Quantitative conclusions may focus debate on the validity of the analytic technique and divert attention from reasonable strategies to address obvious health concerns” (Bhatia and Wernham, 2008, p. 998).
In short, IA is about decision-making in the face of complexity and uncertainty; HIA practitioners need to be part of this if they are to influence decisions. As many environmental scientists have found, decisions informed by impact assessments do not wait for method- ologically rigorous studies to be carried out to the satisfaction of the scientist (Morgan, 1998).

Kết quả (Việt) 1:

ment mô hình. Ngoài terminological mối quan tâm nhất, giấy tăng nhiều vấn đề hợp lệ liên quan đến việc đánh giá đề xuất phức tạp. Không kém là cần thiết để căn cứ đánh giá về rõ ràng identified vấn đề, trong đó ông thấy như là một sức mạnh đặc biệt của phương pháp đánh giá tác động so với rủi ro dựa trên phương pháp tiếp cận. Ông cũng lưu ý những thách thức của quan hệ nhân quả đa: "này cấu trúc phức tạp, đa tầng (và thời gian đa) của nhân quả có implica-tions quan trọng để đánh giá. Có lẽ đặt, về cơ bản, nó làm tăng các câu hỏi về definition rất của nguyên nhân"(Briggs, năm 2008, p.71). Điều này là tương tự như tin nhắn trong Bhatia và Wernham (2008), về các trạng thái của các bằng chứng trong thực tế IA rộng hơn so với HIA. Họ chỉ đến mức độ của sự không chắc chắn gặp phải trong IA: "bởi bản chất của nó, đánh giá tác động liên quan đến lý do phán đoán trong các thiết lập của nhiều giả định, sự không chắc chắn và thường không đầy đủ cơ sở dữ liệu... Quan hệ nhân quả chắc chắn và định lượng chính xác là tiêu chuẩn không thực tế và không cần thiết cho dự án"(Bhatia và Wernham, 2008, p. 998). Họ tư vấn cho HIA học viên được chuẩn bị để thỏa hiệp các tiêu chuẩn của bằng chứng cần thiết trong nghiên cứu thực nghiệm y tế công cộng để phù hợp với nhu cầu và chỉ tiêu của đánh giá tác động. Như họ lưu ý: "định lượng kết luận có thể tập trung các cuộc tranh luận về tính hợp lệ của các kỹ thuật phân tích và chuyển hướng sự chú ý từ chiến lược hợp lý để địa chỉ y tế rõ ràng quan" (Bhatia và Wernham, 2008, p. 998).Trong ngắn hạn, IA là về việc ra quyết định trong các mặt phức tạp và không chắc chắn; HIA học viên cần phải là một phần của điều này nếu chúng để quyết định influence. Nhiều nhà khoa học môi trường đã tìm thấy, quyết định thông báo của đánh giá tác động không chờ đợi cho phương pháp - ologically chặt chẽ nghiên cứu được thực hiện để sự hài lòng của các nhà khoa học (Morgan, 1998).

Kết quả (Việt) 2:

mô hình phát. Ngoài mối quan tâm về thuật ngữ giấy làm nảy sinh nhiều vấn đề hợp lệ liên quan đến việc đánh giá các đề xuất phức tạp. Không ít nhất là sự cần thiết để căn cứ đánh giá về các vấn đề fi ed rõ identi, mà ông xem như là một thế mạnh đặc biệt của phương pháp đánh giá tác động so với phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro. Ông cũng lưu ý những thách thức của đa quan hệ nhân quả: "Điều này phức tạp, nhiều lớp (và đa thời gian) cấu trúc của quan hệ nhân quả có tions implica quan trọng để đánh giá. Có lẽ cơ bản nhất, nó đặt ra câu hỏi về định nghĩa fi rất de nguyên nhân "(Briggs, 2008, p.71). Điều này cũng tương tự như các tin nhắn trong Bhatia và Wernham (2008), liên quan đến tình trạng của các bằng chứng trong thực tế rộng hơn IA so với HIA. Họ chỉ ra mức độ không chắc chắn gặp phải trong IA: "Về bản chất, đánh giá tác động liên quan đến bản án lý luận trong các thiết lập của nhiều giả định, không chắc chắn, và dữ liệu ban thường không đầy đủ .... chắc chắn quan hệ nhân quả và độ chính xác định lượng tiêu chuẩn không thực tế và không cần thiết cho EIA "(Bhatia và Wernham, 2008, p. 998). Họ tư vấn cho học viên HIA được chuẩn bị để thỏa hiệp với các tiêu chuẩn của bằng chứng cần thiết trong nghiên cứu y tế công cộng thực nghiệm để phù hợp với nhu cầu và tiêu chuẩn đánh giá tác động. Khi họ lưu ý:. "Kết luận định lượng có thể tập trung tranh luận về tính hợp lệ của các kỹ thuật phân tích và đánh lạc hướng sự chú ý từ các chiến lược hợp lý để giải quyết các vấn đề sức khỏe rõ ràng" (. Bhatia và Wernham, 2008, p 998)
Trong ngắn hạn, IA là về việc ra quyết định khi đối mặt với sự phức tạp và không chắc chắn; Các học viên HIA cần là một phần của điều này nếu họ muốn trong các quyết định ảnh hướng fl. Như nhiều nhà khoa học về môi trường đã phát hiện, quyết định thông báo đánh giá tác động không chờ đợi cho phương pháp luận nghiên cứu ologically nghiêm ngặt được thực hiện với sự hài lòng của các nhà khoa học (Morgan, 1998).