Alternative Management and Mitigation for Potential Impacts of Oil and GasOperations in the World's Largest and Most Productive Ecologically SensitiveSite
Notice bibliographique
Résumé
Sundarbans mangrove ecosystem, the world largest mangrove forest in Bangladesh, is one of the most productive and biologically diverse wetlands in the world. This unique coastal tropical forest is among the most threatened habitats on earth. Its importance lies in its floristic composition, resource and economic value and precious wildlife reserve. It is a habitat of some 40,000 wildlife species including endangered royal Bengal tigers, rare freshwater dolphins, and crocodiles. It is a nursing and breeding ground of over 340 fish species and 250 bird species and many others.This paper critically examines the present status of the Sundarbans and assesses the potential threat of oil and gas exploration. Every aspect of the exploration and development of oil and gas is analyzed and the magnitude of the impact quantified. In addition detailed guidelines and mitigation plans that will minimize potential impacts are addressed. A case study is done in the Sundarbans mangrove and it shows that by undertaking proper protection and mitigation measures, oil and gas operations can be developed by preserving ecological quality and protecting wildlife. Since there is limited research that focuses on environmentally sensitive areas, this work can serve as a basis for understanding the potential effects and required remediation of oil and gas in an environmentally sensitive ecosystem.The findings of this case study are applicable in any environmentally sensitive area. This work is not intended for use in deciding whether or not to allow oil and gas development in the Sundarbans but rather, to aid in the identification of potential problems, to increase the manager's awareness of the implications of development, and to provide information that may facilitate minimization of harmful effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».