Emerging Issues in Compensation Valuation for Oil Spillage in the Niger Delta Area of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Oil spillage often impacts substantial land area with grave consequences on the vegetation, economic crops/trees, aquatic life, and the entire eco-system. The impact of oil spills is often widespread and could persists for several years with attendant adverse repercussions on both the health and means of livelihood of people living within the impacted area. For this and other reasons, claims arising from oil spillage often run into billions of naira (N) [1US$=N165]. Given the magnitude of the consequential loss and claim, the onus is on the claimant to produce credible evidence to prove that he actually suffered the nature and extent of the injury alleged. This paper reviewed certain fundamental errors that have become commonplace among Nigerian valuers in the discharge of their role of assisting the court to arrive at a just compensation payable for oil spillage in the Niger Delta area of Nigeria. The data used were obtained from valuation reports which the author was privileged to critique as a consultant to a major oil exploration and marketing company in Nigeria. it was found that most of the valuation reports contained flagrant errors and fell short of best practices because less than the required effort is devoted to prosecuting this somewhat complex and highly technical valuation; and more specifically, little attention is paid to the provisions of relevant laws and the standards prescribed by valuation regulatory bodies, which are usually the basis for all statutory valuations.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».