How failures in interorganizational knowledge transfer impact process safety: Insights from the case study of an ageing offshore oil & gas facility acquisition
Notice bibliographique
Résumé
An increasingly common form of organizational change in high-hazard industries is the acquisition of ageing facilities. While the safety implications of other types of organizational change have been widely studied, the risks associated with ageing facility acquisitions remain under-investigated. This acquisition process is often accompanied by significant challenges in interorganizational knowledge transfer (IKT). Although knowledge is widely recognized as essential to process safety, the impacts of IKT failures require further exploration, especially when original operational teams are not retained. This study aims to identify the process safety impacts of unsuccessful IKT during the acquisition of an ageing facility in which no personnel were transferred. Drawing on a qualitative case study of an offshore oil and gas platform acquisition, this study offers an in-depth analysis of the organizational and operational discontinuities that emerged during the asset handover. Safety incident data from the case study platform revealed an increase in safety incidents following the acquisition. Interviews with process safety experts and practitioners were conducted to map IKT challenges to Risk-Based Process Safety (RBPS). Failures in IKT were found to vary in their impact on process safety. Governance-related aspects of the IKT process, such as the availability of personnel from both companies during the transfer, and access to legacy databases, were found to be the most critical. These failures not only directly impacted RBPS elements such as process knowledge management but also contributed to safety impacts. These findings support the development of improved IKT frameworks for managers and regulators to avoid operational safety risks following an ageing facility acquisition.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».