Mending the Fractures: Creating a Multi-Stakeholder Framework for Building Shared Purpose in Unconventional Oil and Gas
Notice bibliographique
Résumé
In the summer of 2014, a large energy company was poised to begin expanding its unconventional natural gas operations in northeastern British Columbia in the hopes of capitalizing on the Canadian province's determination to build a liquid natural gas industry. The company had secured mineral rights from the province but had not simultaneously pursued surface rights from a First Nation community that historically had used the land. When a seismic exploration team appeared on the tribe's traditional territory without consulting it, as was customary (and in some cases legally required), the company unwittingly ignited a firestorm of protest from both First Nation and non First Nation local citizens. Recognizing the importance of social acceptance both to operations and profitability, the company sent senior vice president Maria Paquet to participate in fireside discussions with tribal, regional government, and environmental leaders in the hopes of finding some common ground. Could these leaders arrive at sufficient trust and agreement to allow the company to move forward with its plans? Or would the company face gridlock, community blocking, or even financial peril? In a small-group role-playing exercise, students will step into the shoes of each of these stakeholders as they try to forge a path forward that is acceptable to all.
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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 | 0,065 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,071 |
| Communication savante | 0,023 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».