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Enregistrement W4389266089 · doi:10.1080/10301763.2023.2289097

Renewable energy and the promise of jobs, regional regeneration and first nations opportunities

2023· article· en· W4389266089 sur OpenAlexaboutno aff
Al Rainnie, Darryn Snell

Notice bibliographique

RevueLabour & Industry a journal of the social and economic relations of work · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyOffshore wind powerFutures contractFossil fuelBusinessWork (physics)Natural resource economicsWind powerSubmarine pipelineEconomic geographyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon-exposed regions tied to the fossil-fuel industry have uncertain futures. The promise of regional regeneration and job stimulus through a transition to renewable energy has been presented by governments, environmental organisations and some unions as a viable solution to their dilemmas. In this paper, we critically evaluate the job generation and local development possibilities from two high profile renewable energy initiatives – offshore wind farms and hydrogen hubs. Our starting point is that the debate to date has tended to be very narrowly focused on ‘employment estimates for renewable versus fossil fuel industries’ without consideration of where these jobs will be located and the nature of these jobs. Adopting a case study method, we consider the development of offshore wind farms and hydrogen hubs in Australia and their location within global value chains (GVCs) and the temporal and spatial dimensions of work required for developing, operating and maintaining these emerging industries. We demonstrate how the low labour intensity of ongoing work in offshore wind and hydrogen hubs means that new jobs created are mostly in short bursts of temporary labour in project construction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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