Who is Who? Identifying the Different Sub-groups of Secondary Stakeholders within a Community: A Case Study of the Niger Delta Region of Nigeria Communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Nigerian oil and gas industry (NOGI) has over time been dominated by the Nigerian government and oil producing companies (OPCs). The influences of the community stakeholder on OPCs in the last three decades have been expressed in diverse ways by different community sub-groups through their concerns and interests, some of which have severely impacted on the NOGI. Community within this context is categorised as a primary stakeholder, while the sub-groups are secondary stakeholders that emerge from within the community. Hence, the success of the NOGI largely depends on the Nigerian government and the oil producing companies, and other players such as Non-Governmental Organisations recognising the community as a key player and having appropriate knowledge of the different sub-groups of secondary stakeholders within the community in order to understand their intentions, behaviour, interests, influences and interrelations. Such knowledge is relevant to the NOGI’s formulation of future oil and gas strategy.This study commences with an overview of the primary stakeholders (i.e. the Nigerian government, OPC and the community), their respective activities, participation and the link between these stakeholders with a specific focus on the NOGI context. Subsequently, various sub-groups of secondary stakeholders within the community and their respective interest(s) are identified in detail.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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