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Enregistrement W3033081761 · doi:10.4314/gjss.v19i1.1

The implications of oil theft on social and economic development in the Niger Delta

2020· article· en· W3033081761 sur OpenAlexaff
Titilayo Soremi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Social Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource curseCurseNiger deltaLanguage changeDutch diseaseRevenueDevelopment economicsNatural resourceEconomicsMultinational corporationBusinessNatural resource economicsEconomic growthEconomyDeltaPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of the exploration of crude oil in the Niger Delta area of Nigeria, has awarded the region worldwide renown as the economic backbone of the country, but also as a conflict flashpoint. Drawing from the propositions of the resource curse theory, the paper identifies Nigeria’s rentier state structure as the underlining cause linked to the citing of conflict and corruption, as the reasons for the occurrence of oil theft in the Niger Delta. Also, the Dutch disease is identified as an economic explanation of the resource curse theory, and this is used to identify the economic implications of oil theft in the Niger Delta at the national level. In addition, the rentier state structure is used to identify the social implications of the occurrence of oil theft at the local level in the Niger Delta region. The paper posits that economic implications include reduced revenue, increased unemployment, and diversification of the economy. The social implications also include sustained conflict, curbed social development, and displacement of persons. To combat the illegal practice of oil theft, it is recommended that transparency and accountability should be adhered to in the relations among government, oil-producing communities and multinational corporations. Keywords: Niger Delta, oil theft, resource curse, sustainable development, security and conflict

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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