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Enregistrement W2998318831 · doi:10.2118/0206-0045-jpt

Management: Progress and Challenges for Health, Safety, and the Environment in Exploration and Production (February 2006)

2006· article· en· W2998318831 sur OpenAlexaboutno aff
Lyn Arscott

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociety of Petroleum Engineers
Mots-clésKuala lumpurOperations researchPublic relationsEngineeringBusinessLibrary sciencePolitical scienceMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction A computer-based survey was taken of the program committee members of the first Asia Pacific Conference on Health, Safety, and Environment (HSE) in Oil and Gas Exploration and Production, which was held in Kuala Lumpur during 19–21 September 2005. The committee members, experts in their fields, were asked to express their opinions on the progress of the industry on HSE issues over the past 5 years and the effort that the industry should make over the next 5 years. This was the second time this survey has been conducted. The first time was at the SPE Seventh International Conference on HSE held in Calgary during 29–31 March 2004, and the results were reported in the July 2004 issue of JPT.1 The Kuala Lumpur results and the Calgary results are presented in the tables below. It should be noted that informal surveys were taken of the program committee members of the previous six SPE international conferences on HSE starting in 1991, but they were not in the same format as the two conferences mentioned above, so a quantitative comparison is not possible. Methodology The committee members were asked to complete a web-based questionnaire with the following questions:How would you rate the progress made by the industry in the following subjects over the past 5 years (excellent, good, moderate, poor, very poor)?How would you rate the effort that the industry should make in the next 5 years (much more effort, more effort, same effort, less effort, much less effort)?How would you rate the effort regulators should make in the next 5 years?How would you rate the effort that nongovernmental organizations (NGOs) should make in the next 5 years? The method of scoring and ranking is summarized in the appendix. A summary of the status of the industry programs is shown in Table 1, with the full results in Tables 2–4.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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