Regional development in a resource production system: long distance commuting, population growth, and wealth redistribution in the Western Australia Goldfields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resource towns often exist on a knife‐edge, largely depending upon global demand for their resource/s and, at the same time, playing a critical role in the development of a nation. The transition from single resource towns to diversified economies has been modelled on several occasions, but their application to other resource locales is difficult given the unique interplay of geographic, political, social, and economic factors. Nonetheless, Innis' Canadian staples theory may explain the political motivations of resource extraction and exportation, not least in relation to the Western Australia Goldfields. This paper seeks to explore the theory's potential in this context by examining the implications of high labour mobility. It employs a two‐step process using, first, a social network analysis to map the entire Australian labour commuting network and, second, a regression analysis of commuting, regional wealth, and population size against population change. While the Goldfields historically grew in line with processes described by Innis' theory, contemporary high labour mobility has created a variegated landscape of different development dynamics and trajectories. This finding carries implications for network patterns of residence and work. Labour acts to extend the distribution of wealth by sending incomes to the metropolitan core and to amenity‐rich regional towns across the State and nation. In such light, regional development scholars must view the resource town in its broader urban system of distinct but interlocked, and sometimes overlapping, activity nodes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».