MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3025422644 · doi:10.11575/prism/37817

Oil Change: How the Global Oil and Gas Downturn Transformed Canada’s Energy Industry

2019· article· en· W3025422644 sur OpenAlexaboutno aff
Mitchell Boyne

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum industryFossil fuelEconomyEconomicsBusinessNatural resource economicsEnvironmental scienceEngineeringWaste managementEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil and gas industry forms a large and integral part of both the Albertan and Canadian economies, contributing tax revenues, generating royalty payments, and employing tens of thousands of people. As the industry is commodity based, its strength and financial stability is dependent on global commodity prices. In late 2014, global oil and natural gas prices fell drastically and are still yet to fully recover. This fall in commodity pricing had a dramatic i mpact on the industry, leading to tens of thousands of job losses, drops in tax and royalty revenues, a fall in corporate profits, and the decline of new investment in Alberta. This new price environment has led to considerable change for the industry in Canada as the market a djusts to changed conditions. The oil and gas industry consists of many firms of different size, with different c haracteristics, and the downturn in oil prices impacted these firms in unique ways. This paper e xamines the impacts of the 2014 downturn in oil prices on the composition and performance of the Canadian oil and gas industry at a firm-level, which helps to form a clearer view of a c onsequential period for the Canadian oil and gas industry. To do this I compile a database of publicly traded oil and gas firms operating in Canada, separate these firms into categories based on production volume, and examine the changing m arket composition. I explore the entry and exit dynamics of firms as they enter the market, grow or decrease in size, and exit the industry through bankruptcy, acquisition, or through f ailure to report their financials. I find that the number of firms operating in the industry d ecreased significantly. Smaller firms made up the vast majority of exits from the market, with the number of larger firms holding almost constant. I examine the production share of each category of firms and show how it changes over the study period and find that industry grew in production volumes, but all the gains were from larger firms as the industry consolidated at the top. I analyse the financial performance of firms using the interest coverage ratio and net-debt-to-cash-flow as measurements of leverage, and the current ratio as a measurement of liquidity. My analysis of financial indicators shows that smaller firms operated closer to the edge with the bulk of the smallest firms operating close to i nsolvency. I then evaluate environmental liability risks by examining firms’ Liability M anagement Ratings as a measure of asset-solvency, and asset retirement provisions to d etermine total outstanding environmental liabilities. I find that while smaller firms are more likely to have insufficient assets to address their reclamation obligations, mid-sized firms were at a higher risk of a high-consequence insolvency in terms of environmental remediation liabilities due to their much greater level of outstanding environmental liabilities. This paper provides data, charts, and analysis that offers a clearer view of the state of the Canadian oil and gas industry and the effect of a consequential period, presenting policymakers with data to better understand the process and outcomes of the downturn.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of CalgaryMême sujetCanadian Policy and GovernanceTravaux en français237 207