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Enregistrement W6999043437

Challenges across Brazil’s oil sector and prospects for future production: OIES paper: WPM 55

2014· article· en· W6999043437 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum industryUpstream (networking)Oil productionPeak oilProduction (economics)Oil supplyFossil fuelDownstream (manufacturing)Financial crisis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Less than 10 years ago, at the height of the commodities boom, Brazil was all but assured a place as an oil world powerhouse following the discovery of oil in its subsalt basins. Much faith has been put in Brazil delivering the barrels needed to keep the medium-term oil market in reasonable balance. Whether it is the IEA, EIA, OPEC, major oil companies, or indeed the Brazilian government, all projected the country’s oil production to increase substantially in the coming years. This optimism was brought to the forefront of the global oil and gas industries by the 2007/2008 discovery of the vast pre-salt basins, specifically the Tupi field. This ranks alongside Kashagan as one of the largest and most significant oil discoveries of the past few decades and the biggest in the Americas since the Cantarell field in Mexico in 1976. However, as has often been the case in recent history for the oil markets, a number of project delays and cost overruns have since taken the shine off the initial optimism, and has also kept Brazil from playing a bigger role in the non-OPEC supply picture. \n\n So what has slowed the progress in the Brazilian oil sector? This paper argues that Brazil’s upstream sector faces a number of key challenges, including: regulatory barriers; a massive financial burden, consisting of the world’s largest corporate expenditure programme and increasingly funded by debt; high production costs and high decline rates; caps on domestic fuel prices, which have adversely affected Petrobras’ earnings; and waning interest from major international oil companies (IOCs) in co-financing projects. The country’s deep-sea bonanza has become less alluring, whilst oil companies have also been adapting to a changing energy landscape, altered by a focus on capital discipline, shale in the US, and the emergence of other frontier energy sources, such as in deepwater Africa or oil sands in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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