Sustainable Operations through Collaborative Initiatives with Local Indigenous Communities: Case Studies in North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A global energy technology company has empowered its local teams to prioritize environmental and social initiatives that bring the most benefit to local stakeholders. This paper describes case studies from North American collaborative initiatives with Indigenous communities to encourage participation in the workforce and develop inclusive environmental, sustainability, and educational programs. Strengthening collaborative relationships with Indigenous communities has increased employment and opened business development opportunities for those communities, provided a more culturally diverse workforce for the energy technology company, and assisted the community in achieving their priorities using digital technology. The global energy technology company's local teams set objectives and developed programs with local Indigenous communities. In the United States, a customized training and workforce development program was created to provide local candidates with firsthand experience of working on the Alaska North Slope. In Canada, business development opportunities and Indigenous needs were analyzed to create unique business synergies. An environmental recycling project in Canada has provided business development opportunities to a local area Indigenous community. Rubber components that were once sent to landfills are now donated to an Indigenous-owned business to be recycled into new rubber industrial items to be sold locally. Another initiative described in the paper focuses on finding a solution for a community's inability to consistently access clean water and used digital technology to solve water imbalance issues in the community's water treatment plant. The energy technology company provided educational scholarships for the community's water treatment plant employees, in addition to software licenses and training to use company process simulation software and 3D modeling technology. This collaborative effort has helped the community achieve its priority to obtain consistent access to clean drinking water through its water treatment facility. The initiative has been presented at local water conferences.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».