MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386238723 · doi:10.33002/jelp03.02.02

The Shoddy Legal Framework on Oil Spill in Nigeria: A Call for a Potent Approach

2023· article· en· W4386238723 sur OpenAlexvenueno aff
Israel Oluwaseyi Akindipe

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Law & Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationDamagesBusinessPunitive damagesContingency planEnvironmental planningLaw enforcementEnforcementEnvironmental degradationNatural resource economicsLawPolitical scienceEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spills have adversely affected the oil-bearing communities in resource-rich regions of Nigeria, especially the Niger Delta Region. Over the decades, the underlying causes of this menace and its consequent effect on the environment, economy, and human rights in the Niger Delta have generated endless debates, civil unrest, and insurgencies. In order to identify the reason for these unabated oil spills, this project examined the current and relevant legislation on oil spills in Nigeria, including all legal and regulatory frameworks governing the oil and gas sector in the country. The assessment focused on how to safeguard the environment and ensure that Nigeria benefits sustainably from an oil-based economy. The fundamental finding that was found is that recurring and unabated oil spills pillage Nigeria solely because of the inadequacy of existing legislation to curb the menace. Nigeria still does not have a strong framework, with it over six decades of oil production. While there exist enforcement issues, the major problem is the inadequacy of existing laws. There is a huge gap in oil spill governance in Nigeria because several standards and legislation are missing. The existing legal framework features the absence of prevention, planning, and preparedness mechanism; lack of an immediate clean-up mechanism; lack of a contingency plan; no liability limits for removal costs and damages; pre-emption of state laws and a lax punitive measure. Although the country can boast of several laws regulating the oil sector, combining these laws has failed in minimizing or preventing oil spills. The study then projected the legal framework governing oil spills in the United States with a particular emphasis on the U.S. Oil Pollution Act of 1990 (OPA). It gave an overview of the strategies and standards contained in the U.S. legal regime. It further explained the fundamental differences and similarities between Nigeria and the U.S. The paper found that the U.S. approach to mitigating oil spill incidents could fill up the clear gaps in the oil spill regime in Nigeria. The paper recommends that Nigeria adopt the various standards inherent in the U.S. Oil Pollution Act of 1990, such as creating a contingency plan, a higher liability limit, and the non-preemption of state laws. Although there exist functional differences between the operation of the legal system in Nigeria and that of the United States, the paper highlighted how the U.S. model could easily be transferred to Nigeria. The study compiles the oil spill occurrence data from both a Nigerian Government Agency (NOSDRA) and Amnesty International. The Agency’s data was mostly used in the project as it is more reliable and acceptable. The paper assessed all relevant legislation on oil spills in Nigeria. It also assessed the U.S. Oil Pollution Act, which is the major statute governing oil pollution in the U.S. The Study recommended the United States model as a potent approach because of the country’s high oil production capacity being the largest oil-producing country in the world.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Law & PolicyMême sujetOil, Gas, and Environmental IssuesTravaux en français237 207