Geological, geophysical, and other technical and soft skills needed by geoscientists employed in the North American petroleum industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The range of skills needed by petroleum geoscientists has increased in both range and content over recent decades. Using survey data collected from 62 American and Canadian oil companies, the author assessed and ranked more than 150 geoscientific, computer, and soft skills, as well as other capabilities, to identify what companies now require. According to respondents, the key components of a petroleum geoscientist's “skill profile” are knowledge of geology and geophysics (58%), computer science (18%), and certain nontechnical and soft skills that are essential in today's business environment (24%). Essential geoscientific skills are sedimentology, stratigraphy, petroleum geology, introductory geophysics, geophysical mapping, and interpretation and subsurface mapping techniques. Besides knowledge of basic computer operation skills, competency in presentation graphics and exposure to geoscience-specific computer operations are important. Key nontechnical and soft skills are critical thinking, willingness to learn, ethics, dependability, commitment, and initiative. Key math and business skills needed in the petroleum workplace are identified and assessed. Finally, to aid geoscience students, some current recruiting trends and the importance of work experience are reviewed. Large companies, the principal recruiters of inexperienced graduates, commonly expect recruits to be highly competent in these areas. Geoscience departments must ensure their curricula remain relevant if North America's oil industry is to remain competitive. Petroleum geoscience students must have knowledge of both geology and geophysics. More interdisciplinary courses need to be introduced, together with programs addressing business issues and soft skills, particularly ethics and teamwork. Internship or cooperative programs will help students gain some industry-related work experience prior to graduation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».