The IPIECA Water Management Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water, particularly fresh water, is a scarce resource in many parts of world and further constraints are predicted. Developing and implementing water management practices across the oil and gas lifecycle is therefore considered an essential component in a company’s sustainability strategy. IPIECA, the global oil and gas industry association for environmental and social issues, has recently developed a framework for water management. Adoption of this framework helps align member companies with IPIECA’s goal of the oil and gas industry being recognized by as proactively and collaboratively managing water use and acting as responsible stewards of this resource. The IPIECA framework is also aligned with the goal of the 6th World Water Forum Target 6, which is specifically reated to water management in the oil and gas sector. Acheivement of this target is being led by IPIECA with support from International Association of Oil & Gas Producers (OGP). Since 2010, IPIECA has made significant strides to raise members, stakeholders and the oil and gas industry’s awareness of water management issues including development of the IPIECA Global Water Tool for Oil and Gas and the Global Environmental Management Initiative (GEMI) Local Water Tool for Oil and Gas. The framework builds on this work and will ultimately include a series of industry guidelines, tools and initiatives providing a comprehensive approach to water management through the life of oil and gas development and production. As part of the framework, new guidance is being launched to coincide with the SPE International HSE Conference at Long Beach, California. This paper describes the framework, its aims and the concept as well as introducing the new guidances on "Identifying and Assessing Water Sources " and, "Optimising Water Use through Efficiency ",
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle