Transitioning Oil and Gas Producing Regions: A Comparative Analysis of Regional Approaches in Denmark, New Zealand and Scotland
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper investigates how governance structures and policy approaches influence transition pathways in three major oil and gas producing regions: Esbjerg (Denmark), Taranaki (New Zealand), and Aberdeen (Scotland). The methods employ a comparative case study framework and draw on a literature review, document analysis and interviews with key experts in government, industry, civil society, and academia in each country. The results demonstrate significant differences in transition outcomes: Esbjerg presents a durable and adaptive transition, underpinned by broad political consensus, stable policies, and strong public‐private partnerships that have enabled economic diversification and cultivated community support, particularly through offshore wind development. Aberdeen exhibits institutional innovation and targeted funding; however, it faces challenges in policy durability due to political cycles and local skepticism. Taranaki's more top‐down approach reveals risks associated with abrupt, less inclusive policy shifts, which have fueled resistance and increased the likelihood of policy reversals. The conclusions highlight that successful oil and gas transitions require inclusive governance, stable and credible policy signals, a clear economic rationale for change, and early coalition‐building among governments, industry, and communities. These findings emphasize the necessity of robust institutional design and place‐based, economically grounded strategies to achieve just and effective decarbonization in oil and gas‐dependent regions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».