Female workforce participation in the Australian oil and gas industry—a global comparison
Notice bibliographique
Résumé
As the Australian oil and gas industry faces a continued shortage of skilled employees, increasing the representation of women in this industry is a business imperative. Economic success and competitive advantage may depend on attracting and retaining the skills of women. Research shows that a gender-diverse workforce can also be linked to improved business performance, innovation and corporate governance. While women make up 46% of the Australian workforce and more than 50% of university graduates, present statistics show that on average 13% of workers in the Australian oil and gas industry are women. This is a lower proportion than comparable industries in Canada and Norway: women make up 21% and 19% of workers, respectively. In Norwegian oil companies, this level is as high as 30% (4). This extended abstract briefly discusses the present research about women's retention and progression within the Australian resource sector. It outlines the initiatives being undertaken by government, industry bodies and organisations to increase the representation of women in the Australian sector, and comparable industries in Norway and Canada. This extended abstract concludes with a case study about the challenges and lessons learnt in establishing a corporate initiative to increase female participation at Clough Limited. Women@Clough is a professional forum established in April 2011 to improve the attraction, retention and progression of women in the Clough workforce. Strategies and key success factors in the establishment of the program are also examined.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».