Accounting and financial reporting considerations for oil and gas companies operating under Australia’s proposed Carbon Pollution Reduction Scheme*
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of the Carbon Pollution Reduction Scheme (CPRS) is one of Australia’s most significant economic reforms since the deregulation of the Australian financial markets in the 1980s and will have a significant impact on companies across a number of sectors—in particular those in the oil and gas industry. Given the significant greenhouse gas emission footprint of the oil and gas industry in Australia, for many oil and gas companies the cost of buying carbon pollution permits and/or reducing emissions through targetted abatement programs is likely to be significant. From a strategic perspective, understanding how the proposed CPRS could affect future cash flows will be critically important. Financial markets have already begun to factor the potential cash flow impacts into valuations of companies likely to be directly impacted by the legislation. Public disclosure of the potential impacts of the CPRS is considered both an opportunity and threat for those companies exposed to it. The proposed CPRS will also pose significant governance, compliance and reporting challenges for those companies directly impacted by it. Measurement and reporting of emissions information will need to be subjected to the same level of control and rigour as other financial information. This paper will examine both the immediate and longer-term accounting and financial reporting considerations for oil and gas companies as a result of the CPRS, focussing on what companies need to be doing now to be prepared for the introduction of this legislation.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».