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Enregistrement W2494235086 · doi:10.3390/su8080708

Assessing Risk in Chinese Shale Gas Investments Abroad: Modelling and Policy Recommendations

2016· article· en· W2494235086 sur OpenAlexaboutno aff
Hui Li, Renjin Sun, Wei-Jen Lee, Kangyin Dong, Rui Guo

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnalytic hierarchy processPolitical riskBusinessTOPSISFossil fuelChinaFinanceEconomicsPoliticsEngineeringGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the shale gas revolution expands globally, the future potential and economic profits of overseas shale gas reserves have attracted the interest of Chinese investors. Overseas shale gas development is becoming an investment hotspot for Chinese oil companies. However, this multibillion-dollar venture is surrounded by a complex and uncertain environment. Therefore, this paper carries out an integrated and publicly available model for assessing risk in overseas shale gas investments. The purpose of this model is to address the index weight calculation and risk ranking and provide investor with risk information. In view of this, the comprehensive weights are obtained based on an analytic hierarchy process (AHP) and entropy weight methods; and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method is performed to rank target countries. First, the paper identities five categories of risks with full consideration of the economic risk, political risk, geological risk, technological risk, and internal managements risk. Based on the risk identification, the assessment index system is established and valued. Secondly, China is taken as an example nation to use this model to prove the effectiveness of the proposed model and help the investor make wise decisions. According to the results, low-risk countries, such as Canada, Argentina, United States, and Algeria can be considered to be future key targets of shale gas investment abroad, while investors should be more cautious of high-risk countries such as South Africa and Brazil. Finally, policy recommendations are proposed to optimize the overseas shale gas investments from both the government and investor perspectives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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