MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094000224 · doi:10.52716/jprs.v9i3.307

تنمية المحتوى الوطني (المحلي) في صناعة النفط والغاز وآليات تحسين الأداء

2021· article· ar· W3094000224 sur OpenAlexaff
HILAL ALI اسماعيل

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Research and Studies · 2021
Typearticle
Languear
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

يلقي هذا البحث الضوء على تجارب عدد من البلدان التي تبنت مفهوم المحتوى المحلي وتنميته كأسلوب وأداة في تحقيق التنمية الاقتصادية الشاملة واستدامتها، ونجحت في تحويل ثروة المصادر الطبيعية من نفط وغاز ومعادن الى ازدهار طويل الأمد لشعوبها وطورت مضامين هذا المفهوم بتبني مجموعة من القواعد والسياسات والخطط والبرامج ليصبح واحدا من أدوات زيادة الدخل الوطني فيها وليعتمد كأحد المتطلبات الاساسية في العقود الموقعة مع الشركات الاجنبية وبالخصوص في البلدان المنتجة لمصادر الطاقة من نفط وغاز وليصبح ركناً مهما في نقل وتوطين التكنولوجيا وزيادة المعارف والخبرات وخلق الوظائف وتشغيل وتأهيل الأيدي العاملة الوطنية ودعم الصناعة الوطنية وتطوير جهود البحث العلمي.
 يتناول البحث تجربة العراق المتواضعة والسبيل الى تطويرها وفتح آفاق جديدة أمام الصناعة الوطنية الناشئة عبر أتخاذ حزمة من الإجراءات في قطاع النفط والغاز مع الشركات الأجنبية العاملة في عقود التراخيص النفطية والمشاريع الاستثمارية المخطط تنفيذها وأهمية صياغة البنود التعاقدية وإجراءات التقييم والمتابعة لتنمية هذا المحتوى وبما يحقق أقصى المنافع الوطنية، حيث لا تتوفر لدى وزارة النفط آليات تجميع البيانات الأحصائية الأجمالية عن حجم الأيدي العاملة العراقية العاملة بمعية المقاوليين المتعاقديين مع الشركات النفطية الاستخراجية (العامة) ومجموع الأجور والمنافع السنوية لهذه العمالة والشركات والمكاتب المحلية (الخاصة) المنخرطة في تنفيذ ألتزامات المقاول وحجم المساهمة المادية الى مبلغ العقد الرئيسي، أضافة الى قيمة المال المنفق على أنشطة التدريب والتطوير ونقل المعارف والخبرات للعراقيين الى حجم الانفاق الاجمالي وكذلك المصروف السنوي على مشاريع المرافق والبنى التحتية العامة...بسبب غياب آليات ومؤشرات قياسية دقيقة بالأسس النقدية لحساب قيمة المحتوى الوطني في مجمل هذه الأنشطة ومتابعة نموه وحساب القيمة المضافة الكلية المتولدة عنه.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,275 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum Research and StudiesMême sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207