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Enregistrement W2343349455 · doi:10.14288/1.0095052

The value of British Columbia’s natural gas used as liquefied natural gas (LNG) for export to Japan

2010· article· en· W2343349455 sur OpenAlexaboutno aff
François Dionne

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquefied natural gasNatural gasNatural (archaeology)Waste managementValue (mathematics)Natural gas fieldEnvironmental scienceEngineeringGeographyArchaeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis is to determine the value of British Columbia's natural gas used as liquefied natural gas (LNG) for export to Japan. This value is calculated by a computer model simulating an LNG project in B.C. The model starts with an estimate of the landed price of LNG in Japan and works backward, costing every step, to the input-end of the pipeline delivering the natural gas from the field to the liquefaction plant. The value obtained is the opportunity cost of the natural gas used as LNG and can be compared to the opportunity cost in other uses and to the cost of supplying the natural gas. We calculate this value for both society and the private firm - the difference accounted for by the particular tax structure which would apply to an LNG export project. The base case estimates of the social opportunity cost of the natural gas used as LNG range from $3,645 to $4.12 (1981 Canadian dollars) per thousand cubic feet (MCF), depending on the scale of the liquefaction plant. The estimates of the private opportunity cost are very close to the social values - a difference of about 3%. A comparable estimate for the opportunity cost in use as exports to the United States by pipeline is $4.68/MCF although this figure is based on present and not potential contracts. A sensitivity analysis is performed and the capital cost and the landed price are found to be the variables with the largest relative impact on the base case estimates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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