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Enregistrement W2593857110 · doi:10.5539/jms.v7n1p115

The Effectiveness of Community Development and Environmental Protection Program in Oil and Gas Industry in Indonesia: Policy, Institutional, and Implementation Review

2017· article· en· W2593857110 sur OpenAlexvenueno aff
Martha Fani Cahyandito

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeskSustainabilityGovernment (linguistics)Petroleum industryBusinessFossil fuelFocus groupSound (geography)Corporate social responsibilityEnvironmental planningPublic relationsMarketingPolitical scienceEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In all industries, inclusively oil and gas, Corporate Social Responsibility (CSR), including community development and environmental protection, have a significance role for the sustainability of company business. However, despite established government regulations and a large amount of company budget for the program, the big question that arises is whether these programs have been effectively addressed the social and environmental needs of surrounding communities, and whether the program succeeded in supporting the sound operation of oil and gas companies. This qualitative research is conducted by collecting data from the central and local governments in Indonesia, from oil and gas companies throughout Indonesia, as well as from communities near operating areas, through desk study, survey, in-depth interviews, and Focus Group Discussion (FGD). The results showed that, in general, the community development and environmental protection program have been implemented. Unfortunately, the programs have not been yet fit to the societies socio-environmental condition, have not been yet answered all communities’ social, economic, environmental, and cultural issues, and have not been yet fully supported the sound operation of the company. This means that the programs have not been used effectively.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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