Case Studies Demonstrating Sustainability and Risk Evaluations in Environmental Due Diligence for Upstream Oil and Gas Transactions in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in the unconventional oil & gas plays have resulted in increased investment activities in the upstream space aimed at monetizing large acreage lease holdings as well as cash management to fund exploration and development of new plays. Often these transactions involve the global investment community at both the private and government owned company level. Coupled with these transactions, Global corporations are moving from a narrow view of environmental health and safety (EHS) management to a holistic Corporate and Social Governance (CSG) approach that includes EHS as just one component of managing a sustainable and profitable business. To compete successfully, it is critical that investors understand the implications of CSG risk management strategies and their impact on sustainable business growth plans. Traditional due diligence activities have focused on quantifying and minimizing EHS impairment liabilities, at best considering a snap shot of current conditions and regulatory operating status. This is due to the fact that the cash flows of established operations are well understood. However, for upstream oil and gas plays with little to no operational assets, the most significant risks are not environmental impairment but rather are the environmental and sustainability risks that could affect asset development. Further, most oil and gas investments involve vast amounts of land and leaseholds, often at various stages within the project life cycle, for which traditional ASTM type due diligence methodologies are not practical. This paper uses case studies involving due diligence for acquisitions in the Alberta oil reserves to illustrate a forward-looking assessment methodology for evaluating key non-technical risks such as community relations, water availability and management, sustainable risk management strategies, and reclamation planning. The case studies demonstrate how the results of the due diligence activities were incorporated into the financial models for the investment, allowing the investors to more fully understand the potential risks and opportunities associated with the acquisitions and asset development and incorporate these into their financial models. The approaches used in these case studies represent a significant and important shift in thought processes around risk evaluation and prioritization during due diligence.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».