Developing Expert Scenarios Facing Iran’s Petroleum Industry
Notice bibliographique
Résumé
This research discusses future development of Iran’s petroleum industry by using strategic management approaches relying on scenario-based planning models. The theoretical frame of this research is a normative paradigm in upper range documents advocate approach. Delphi methods, cross-impact analysis, and scenario-based planning have offered flexible and comprehensive planning combinations in proposing new styles in foresighting products development. In addition, Micmac software was employed to analyze dates. In this research, 235 influencing factors on a product development trend were selected using a PESTEL model and a Delphi approach, then the effects of these factors on each other were tested that eventually 22 key factors were selected. Among 22 key factors, 2 main factors including “political relations” and “the government’s dependence on petroleum” were selected using a cross-impact analysis. After that, a 2×2 matrix was formed that contains four scenarios including a playful rabbit, a runaway snake, a noble horse, and a sleeping lion. This research can enhance decision making abilities of top managers through identifying key signals of how each scenario appear in future of Iran’s petroleum industry. Results show that management team of petroleum products requires serious etiology and attitude rehabilitation. Key words : Futurology; Scenario planning; Iran’s petroleum products; Key factors; PESTEL model; Micmac software
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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 | 0,005 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».