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Enregistrement W2322045875 · doi:10.2118/179294-ms

Exploring Indirect "Scope 3" Greenhouse Gas Emissions for Oil and Gas

2016· article· en· W2322045875 sur OpenAlexaff
Robert Siveter, Dan Irvin, Lisa Nelowet Grice

Notice bibliographique

RevueSPE International Conference and Exhibition on Health, Safety, Security, Environment, and Social Responsibility · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasScope (computer science)BusinessMateriality (auditing)Transparency (behavior)StakeholderOutsourcingAccountingPetroleum industryEnvironmental economicsMarketingIndustrial organizationEconomicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives/Scope Stakeholder and government expectations on transparency and disclosure are steadily growing. Specifically for greenhouse gas emissions, there are greater pressures to move beyond reporting direct corporate emissions and indirect emissions from energy use, to disclosing other indirect emissions ("Scope 3") deemed to be material. These emissions are from sources such as capital goods, business travel, franchises and use of sold products. In 2011 WRI/WBCSD released the GHG Protocol Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting and Reporting standard to help companies identify, estimate and report these emissions. Methods, Procedures, Process In 2014, IPIECA, in collaboration with API, began work with consultant Environ (now Ramboll Environ) to support companies on the topic through two activities. Firstly, by identifying sources of scope 3 emissions in the oil and gas industry, as well as evaluating their materiality, and secondly, by detailing the different estimation approaches for those wishing to report them. Results, Observations, Conclusions, In establishing the boundaries of a scope 3 inventory, companies must first determine which activities are material. Materiality determinations should be based on both qualitative criteria (such as influence, risk, stakeholders, outsourcing and sector guidance) and quantitative consideration in order to meet the needs of inventory users, including both reporting companies and external stakeholders. We examine the 15 categories of scope 3 emissions as defined by the 2011 WRI/WBCSD GHG Protocol Corporate Value Chain guidance, and provide detailed guidance on those categories deemed to be material, as well as summary guidance for those categories less likely to be material. Of the 15 scope 3 categories, two are likely to be most material. Use of sold products (Category 11) is the dominant category for companies in the fuels value chain. For petrochemical companies a number of categories appear likely to be material, particularly purchased goods and services (Category 1). IPIECA have since been considering approaches to corporate value chain accounting (Scope 3), intending to identify credible, consistent, and reliable scope 3 GHG accounting and reporting practices from oil and gas companies. This paper outlines some of the materiality, boundary, and methodological considerations relevant to emissions sources for the petroleum industry. It includes accounting and reporting principles, and criteria and guidance for identifying materiality. Novel, Additive information In addressing boundary issues, we describe different tactics for reporting depending on where in the value chain a business operates. In addition it explores how to address the materiality of category 11 Use of Sold Products and the issue unique to the fuels industry of how to consider the duplication of category 11 emissons in other categories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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