The up and down sides of oil and gas development in the Wood Buffalo Region of Alberta, Canada: Positioning Ghana for progressive gains
Notice bibliographique
Résumé
Socio-economic benefits and challenges are consequential to oil and gas development, and effective planning is key to advancing favourable development outcomes. Drawing from Canada’s experience, this paper indicates that employment opportunities directly related to construction and operation of oil and gas production plants and indirect spin-off jobs needed to support the sector (e.g., manufacturing, transportation, accommodation and food, education and recreation) can create an enormous economic stimulus and revenue. However, the oil and gas production process and its associated population influx within and to surrounding communities of production sites to provide labour, goods and other services, come with challenges to develop and maintain the essential infrastructure and services. Also, increased demand by the industry for both skilled and unskilled labour, coupled with high earnings typical of this sector have resulted in high cost of living, parents spending less time with children at home due to intense work schedules, early employment and low school rates arising from easy access to unskilled jobs. Excessive alcohol and illicit drug uses, family breakdowns, violence and crime are as well evident. Unfortunately, a reactionary approach to handling these issues has frequently characterized the sector. Hence, we argue that for oil and gas production in Ghana to enhance its development would require royalty and tax regimes that are responsive to market conditions for reasonable revenue and yet support small producers. It also calls for collaborated efforts of all levels of government, industry, community and other connected stakeholders, in which all parties commit to proactive efforts in taking advantage of opportunities and addressing emerging issues to foster thriving communities and nation-wide economic development. Key words: Ghana, oil and gas development, socio-economic, benefits, challenges.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».