Strategies for Oil and Gas Asset Retirement Sustainability in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Oil and gas companies in Alberta, Canada lose millions of dollars per year due to ineffective management of retired assets. Ineffective management of inactive oil and gas assets in Alberta has led to over 80,000 inactive wells, highlighting the practice of prolonged deferment of asset end-of-life costs. Using the corporate sustainability model and asset management concept model as frameworks, this multiple case study was conducted to explore the strategies that asset managers in small- and medium-sized oil and gas companies used to manage retired assets effectively to increase organizational sustainability. The population for the study included 3 business leaders of small- and medium-sized oil and gas companies in Alberta who implemented effective strategies to manage their retired assets. Data were collected through semistructured interviews with the leaders and review of artifacts including firm documents and websites. Data were compiled, disassembled into fragments, reassembled into a sequence of groups, clarified, and interpreted for meaning. Methodological triangulation and member checking validated the interpretations. Data analysis resulted in 7 themes: responsible leadership commitment, adoption and communication of corporate social responsibility philosophy, regulatory compliance, asset management software tools, dedicated inactive assets and reclamation champion/team, annual budget/long-term planning, and performance measurement/reporting. The findings may contribute to positive social change by providing insights for small- and medium-sized oil and gas business leaders on strategies for managing inactive assets and for fostering an environmental culture among employees that has beneficial impacts on their families and communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».