The Australian Experience With Resources, Infrastructure Corridors and Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
The North of Canada and the North of Australia are both resource-rich, but have underdeveloped infrastructure, small, scattered populations and high proportions of inhabitants who are Indigenous. The experiences of developing Australia’s North hold lessons for Canada. Experience from development of iron ore mining and gas production in the Pilbara region of Western Australia, and with coal and gas development in the Central Queensland coalfields region, can be applied usefully to development of resources and infrastructure in Canada’s North, as well as in other resource-rich regions of the world. Supply chains that provide efficient transport, handling and processing of mineral and energy products in the two Australian regions, and goods and services inputs to production, have been critical to their success in becoming world-leading resources exporters. Governments and industries in the Pilbara and Central Queensland have followed contrasting pathways to developing infrastructure and supply chains. Each initial pathway had advantages and disadvantages. Approaches by governments and project operators have changed over the 60 years of resources development, in light of experience, in response to big increases in scale of production, to the need to increase efficiency, experience of existing approaches and to accommodate new industries and entrants. Governments have key roles to play in resources regions through their control of land allocation for development, and environmental and social protection. Governments also have responsibilities and unique abilities for co-ordination of development. While discussion in this paper focuses primarily on supply chains for transport of outputs and inputs, another important consideration is infrastructure for people, without which resources projects cannot be developed and operated.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».