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Enregistrement W4410894880 · doi:10.9734/ajee/2025/v24i6730

A Review of Fracking's Global Footprint: Environmental Consequences and Regulatory Landscapes

2025· review· en· W4410894880 sur OpenAlexaboutno aff
C. V. Ahaneku, C.C. Obiamalu, B. I. Odoh, A. O. Njoku, M. C. Azike, P. A. Awonge, C.D. Muogbo, C.E. Ogbuefi

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Environment & Ecology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcological footprintFootprintEnvironmental planningEnvironmental crisisEnvironmental ethicsPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental protectionGeographyEnvironmental scienceSustainable developmentLawArchaeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fracking (hydraulic fracturing), an innovative drilling technique used to extract unconventional oil and gas, has raised significant global concerns due to its environmental and social impacts. This review analyses the environmental consequences of fracking, focusing on methane emissions, groundwater contamination, social challenges, and the regulatory frameworks governing these operations. To achieve these objectives, we conducted a comprehensive desk-based literature review to assess the global effects of fracking in different countries and regions. Our findings indicate that: (1) Fracking has not been universally adopted, with only a few countries like the United States, Canada, Argentina, and China practicing it extensively; (2) Several countries, such as France, Germany, and Ireland, have imposed bans or strict regulations due to its negative environmental impacts; (3) Despite its high risks, fracking has yielded significant benefits, such as increased oil and gas production and reduced energy dependence; and (4) Local communities in many regions have protested against fracking due to threats to environmental sustainability, especially groundwater resources. We recommend that fracking operations be limited to areas with minimal or no human habitation to mitigate its effects on public health and environmental quality.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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