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Enregistrement W6980393104

Careers in the environment in Australia: results of a survey of environmental jobs

2007· article· en· W6980393104 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRMIT Research Repository (RMIT University Library) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Toxicity and Pharmacological Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressSustainabilityWork (physics)Work environmentGovernment (linguistics)Natural resourceWorking environmentMatching (statistics)Environmental impact assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internationally, commentators have identified a growing demand for environmental expertise. Matching this has been an expansion in the range of environmental careers available to workers: from environment protection and bio-physical areas, to local government operations, environmental auditing, assessment, and management. However, in Australia there is no overall picture of the types of jobs graduates in this sector have undertaken, which has limited the advice that can be given about environmental careers. To redress this situation a survey was conducted with 600 respondents working in the environment professions in Australia. The results identified a wide range of professional areas; these are grouped into 12 subcategories for three main environmental employment sectors: Environmental protection (19% of respondents), Conservation and preservation of natural resources (26%), Environmental Sustainability (55%). Respondents mainly had a bachelor-level degree; however, a substantial proportion had an honours degree or postgraduate qualification. Respondents strongly recommended undertaking work experience to acquire key general skills that they identified as important for working in the environment sector. A related suggestion was for tertiary environmental courses to have a practical focus that produces 'work-ready' students. Comparison with the situations in the UK, Canada and the USA and are also offered regarding the results and trends, and suggestions for further research.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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