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Enregistrement W2332341516 · doi:10.2118/0215-008-twa

Turbulent Commodity Prices and the Turmoil for Young Professionals

2015· article· en· W2332341516 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Seng

Notice bibliographique

RevueThe Way Ahead · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrude oilAgricultural economicsCommodityChinaPaceEconomicsConsumption (sociology)Petroleum industryPeak oilBusinessEconomyMarket economyGeographyClimate changeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academia From June 2014 to January 2015, global crude oil prices dropped by almost 60%, from about USD 108/bbl to USD 46/bbl. There were many factors that drove these prices downward. Being an integral part of the industry, it is important that young professionals understand the governing principles and be able to connect them with facts. The following are some of the prominent factors responsible for the drastic change in oil prices. Supply and Demand. According to the December 2014 monthly update of the United States Energy Information Administration, the global supply of liquid fuels increased by 1.8 million B/D to 92 million B/D in 2014 while demand did not keep pace. Domestic oil production in the US increased to 8.8 million B/D last year, the highest level in 30 years, and US crude oil inventory levels have reached an 80-year high. Meanwhile, US demand for oil declined from what had been a 10-year high. Economic. Strong economic growth translates into higher energy usage and can impact prices positively. But the converse is also true, in that weak economic indicators could represent lower energy consumption and, consequently, lower prices. The US, China, Japan, and India are the world’s top consumers of crude oil. Europe consumes 22% of the world’s oil. Meanwhile, Europe’s largest producer of crude, the United Kingdom, became a net importer in 2013. Economic indicators for all these countries are intensely watched daily as traders attempt to determine the future direction of the price of oil and countries become intrinsically tied to a global economy—one that can be very fickle in nature. Political. Energy will always be a controversial issue pitting producers against consumers and environmental groups. A recent example of this is the Keystone XL oil pipeline project in North America. The planned route from Canada’s Alberta province to Cushing, Oklahoma, has run into issues regarding a required international border permit, landowner rights, and environmental concerns over the process that produces the crude oil itself.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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