A Comparison Of Environmental Assessment (EA) Prediction Practices For Offshore Oil And Gas In Canada And Nigeria: How Do They Compare To Best Practices In EA Literature In Relation To Seabirds And Marine Vertebrates?
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic economic activities are progressively harming the ocean environment. This is true of the oil and gas sector, which has increased in scale, and is a major driver of the offshore economy. Oceans are severally polluted, as a result, through vessels accidents, accidental spills and large oil spill. There is also the challenge posed by seismic activities and operational installations associated with offshore oil and gas projects. Evidently, offshore oil and gas operations levy extensive impacts on seabirds and marine vertebrates, and the totality of the marine environment. The goal of Environment Assessment (EA) is to predict project environmental impacts with a reasonable degree of certainty. In the offshore oil and gas sector of most jurisdictions, EA is a compulsory requirement for project approvals. This paper considered the EA prediction practices of Canada and Nigeria. In the process, the Environmental Impact Statements (EIS) of the Terra Nova and Hebron offshore oil projects in Newfoundland and Labrador, Canada and the Diebu Creek and Jones Creek Nearshore oil projects of the Niger-Delta of Nigeria, were analyzed and compared. The objective was to investigate the EA prediction processes of these two countries and how they met best practices, in relation to predictions on seabirds and turtles. The paper concludes with a critical evaluation of the performance of the sampled EIS documents. The outcome of the analysis indicated a weaker EA prediction regime in Nigeria. The Canadian counterpart appeared stronger in its adaptation to best practices, although there are gaps in the process, suggesting a necessity for improvement.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».