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Enregistrement W6921176639 · doi:10.6084/m9.figshare.28938872.v2

A Shift in Mindset for the Oil and Gas Industry by Ina Tan

2025· article· en· W6921176639 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMidstreamPetroleum industryMindsetSWOT analysisDownstream (manufacturing)Natural gas industryResource (disambiguation)Upstream (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oil and gas industry has always been a foundational aspect of any economy. For a long time, it has been thought that an economy simply cannot thrive and survive without an oil & gas backbone. Longwell (2002) firmly believes that the industrial revolution has pushed the complete necessity of this industry. Not a single country has thrived without a resource as necessary as the fossil fuel.The study begins by going into detail about the definition of the industry. It looks into a typical full scale oil & gas company with an upstream, midstream and downstream business. It defines these sectors and goes into detail about this industry’s impact to economy and the environment. The author then delves into an analysis of the Canadian market and how significant the industry’s impact is to the economy. This section gives us an idea into the role of the industry in this specific market. A further analysis on the industry is performed using a Porter’s Five Forces analysis and ending it with key takeaways on the industry as a whole.Key players of the industry in the Canadian market are then introduced and further analyzed using a SWOT analysis. Here the sense of similarity and overarching themes across the key players are realized. Interestingly, most literature gathered may actually be true to life in these key players.Prior to concluding, we look at the current general direction of the industry. Here, it was fascinating to see that more of the “old-tech” habits of the industry are emphasized. A lot of valuable takeaways here from a variety of authors concluding similar thoughts, the industry has not been able to see much value in investment in research and innovation. It then focuses on a particular innovation that may eventually be difficult to ignore – renewable energy and the slow but eventual rise of electric vehicles.Drawing on over a decade of industry experience, the author found this study particularly engaging, offering insights that align closely with real-world experiences. The study also proved to be enlightening and pushed the author to reimagine an alternate future. This study is aimed to raise questions and provoke, not only for people within the industry, but the general public.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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