Notice bibliographique
Résumé
Organisations increasingly accept that a genuine commitment to workforce diversity and inclusion improves profitability, reputation and effectiveness. It is also widely accepted that natural CSG projects on the eastern seaboard face increasing challenges from community opposition groups and regulatory change. Embracing diversity and inclusion in the workplace, and developing CSG projects, both require authentic engagement. AGL Energy Limited’s (AGL) Inclusion and Diversity Policy recognises that a diverse workforce, with its broad range of experience and perspectives, has a better opportunity to understand and engage in AGL’s customer base and the communities in which it works. AGL’s policy also emphasises how a diverse workforce can facilitate more creative, innovative and effective solutions. This extended abstract considers how workplace diversity can positively contribute to the development of CSG projects, which must navigate organised community opposition as well as complex regulatory environments. CSG projects, which are typically located in regional areas, can also positively contribute to a more diverse workforce. Provided are examples of situations in which diversity of—and respect for—skills, experience, gender, age, and backgrounds have assisted in achieving successful access negotiations, and enabled authentic engagement with members of the communities in which AGL operates.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,041 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,045 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».