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
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».