Oil Pipelines Vandalism and Oil Theft: Security Threat to Nigerian Economy and Environment
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria is a middle income country whose economy depends largely on crude and refined oil from its natural environment. A larger percentage of Nigeria economy survives mainly on the incomes from oil production. Over the years, there is recurrent dwindling oil revenue orchestrated by oil pipelines vandalism and oil theft in the environment. This is predominant in the Niger Delta Region of Nigeria. This menace has wreaked havoc on the Nigeria’s economy. Currently, the Nigerian National Petroleum Company Limited (NNPCL) claims the losses of 470,000 barrels per day of crude oil amounting to $700 million monthly due to oil theft. The disquiets of these menaces in the environment, which have posed serious threat to Nigeria’s economy, are addressed in this paper. This paper employed the doctrinal legal research methodology in evaluating the recurrent oil pipelines vandalism and oil theft causing a devastating economic meltdown. On this premise, this paper finds that persistent loss of barrels of crude oil and degradation of the environment are due to the lack of adequate security measures and proper enforcement of Oil Pipelines Act together with other relevant environmental laws. Based on the findings, this paper recommends a review of the Oil Pipelines Act, the establishment of a strong environmental security surveillance, and creation of a special court for accelerated prosecution of vandals. It concludes that this will mitigate the alarming economic meltdown of the Nigeria’s economy and promote a sustainable serene environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».