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Enregistrement W3159995283 · doi:10.48336/2txh-gw35

A fair distribution of oil and gas revenues for Newfoundland and Labrador: a feasibility study

2022· dissertation· en· W3159995283 sur OpenAlexaffabout
Dongjun Lee

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesKorea Institute of Energy ResearchKorea Energy Economics Institute
Mots-clésSustainabilityRevenueResource curseResource (disambiguation)BusinessEnvironmental planningNatural resource economicsEnvironmental resource managementGeographyNatural resourceEconomicsPolitical scienceFinanceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate a way to a sustainable future of Newfoundland and Labrador through the introduction of a Sovereign Wealth Fund (SWF) using the province’s oil and gas resources. The theoretical frameworks for this study are the capital approach of weak sustainability, environmental justice, and resource curse. With these frameworks, a comparative case study analysis has been adopted to investigate cases of two jurisdictions that are already successfully operating SWFs funded by oil and gas revenue to build more sustainable societies by sustaining their economic, environmental, human, and social capitals. Based on the case studies, this feasibility study examined the following questions: 1) What impacts did the Norwegian SWF have on the sustainability of Norway? 2) What impacts did the Alaskan SWF have on the sustainability of Alaska? 3) How does the oil and gas industry affect Newfoundland and Labrador's sustainability and what improvements should be made? 4) Will Newfoundland and Labrador be able to ensure sustainability with their oil and gas revenue? The study concludes that introducing a SWF could help to ensure the sustainability of Newfoundland and Labrador, with several supporting policies, such as diversified funding sources, building a framework that can benefit local people, and achieving social consensus.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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