Old Unworkable Oil, Gas and Mineral Assets: There is No Room for Pride and Elitism, and to Remain Hostage to Litigations, Sadness, Past Blunders, or Even Glories-Unshackle Legacy Assets. Make Difficult Choices to Embrace a New Path and Make Your Asset Great Again!
Notice bibliographique
Résumé
Determining the exact value of legacy assets in coal, minerals, oil, and gas that are currently under litigation in countries like India, Russia, the USA, Canada, and Saudi Arabia is challenging due to the lack of comprehensive public data. Litigation details, especially concerning asset valuations, are often confidential or not aggregated in publicly accessible databases. There has been a notable increase in climate-related lawsuits targeting major fossil fuel companies. As of recent analyses, 86 climate lawsuits have been filed against some of the world’s largest oil, gas, and coal-producing corporations, including BP, Chevron, Eni, ExxonMobil, Shell, and Total Energies. The number of cases filed against fossil fuel companies each year has nearly tripled since the Paris Agreement was reached in 2015. Western sanctions have significantly impacted Russia’s hydrocarbon revenues, with varying effects across different sectors. These sanctions have introduced legal and financial challenges for Russian energy assets, leading to disputes and potential litigations. The valuation of fossil fuel assets is becoming increasingly complex due to climate change concerns and market volatility. For instance, the oil industry faced significant challenges when a price war between Russia and Saudi Arabia coincided with a global crisis, leading to unprecedented market conditions. For a minerals, oil, and gas company dealing with legacy litigation issues, a multi-dimensional approach is necessary. Combining legal, financial, environmental, stakeholder, and risk management strategies will help mitigate risks, optimize assets, and enhance long-term sustainability. Globally, it’s estimated that there are approximately 29 million abandoned oil and gas wells. The number of inactive wells varies significantly across countries, influenced by factors such as production rates, regulatory frameworks, and economic conditions. The market for selling abandoned mines, oil, and gas fields is either non-existent or inefficient, often serving purposes other than reinvestment and redevelopment. A national study by the Indian Bureau of Mines identified 297 abandoned mine sites, of which 106 required reclamation and rehabilitation. Subsequently, 24 of these sites became operational again, leaving 82 sites needing attention. An asset is not for keeps, if it does not get rent or return: Anonymous
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 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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,020 |
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 ».