Lessons from 5 years of GISERA economic research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Scientifically robust analysis of trade-offs for onshore gas activity can inform the design of strategies for socially acceptable and efficient use of energy resources. Here, we present lessons from a portfolio of research spanning three States and different industry stages conducted as part of the Gas Industry Social and Environmental Research Alliance (GISERA). Considering the effects of onshore gas development on regional economies, an important lesson is to look at net changes, considering decreases as well as increases in economic activity. In Queensland, where competing claims about employment effects were raised in public debates, measuring reduced agricultural employment in addition to increases to the number of jobs in other sectors were crucial to providing a balanced analysis. Another lesson is to take a broad view of economic dimensions beyond employment and income. Our research shifted the public debate when we demonstrated that the construction phase in Queensland improved youth retention, gender balance and skill levels. Another lesson is that economic effects of gas development (positive or negative) can occur before stakeholders expect them. In New South Wales, we observed that the exploration phase had a significant positive effect on income (but not employment). A further lesson is that effects differ between domestic and export markets. Research from South Australia has demonstrated that the potential regional benefits of gas development substantially depend on meeting the energy needs of other local industries such as manufacturing. These lessons can inform public debate and policy settings and help balance different priorities such as energy needs, regional development and environmental sustainability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle