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Enregistrement W7033613707

Reporte financiero Burkenroad / Latinoamérica – Colombia / Frontera Energy Corp. Bolsa de Toronto/FEC

2018· dissertation· es· W7033613707 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEl Repositorio Institucional de la Universidad EAFIT (Universidad EAFIT) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHayCentral bankPing (video games)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La recomendación de vender se basa, en lo fundamental, en la falta de actividades futuras en exploración y la reducción drástica en reservas y producción -- Al mismo tiempo hay que resaltar que no hay indicaciones de inversión en proyectos pilotos de recuperación secundaria y recuperación mejorada de petróleo (EOR, por las iniciales de la expresión en inglés enhanced oil recovery) y se ha efectuado el despido de personal técnico altamente calificado que permitiría aprovechar al máximo las reservas P3 y técnicas y la maduración del portafolio de oportunidades, lo que no va en la dirección ideal -- Los resultados no tan satisfactorios de la perforación en campos como Quifa y la falta de actividades en yacimientos en asociación con Ecopetrol, como, por ejemplo, Orito, tampoco ayudan a vislumbrar un futuro más atractivo -- Vale la pena destacar que se han efectuado esfuerzos sustanciales para reducir los costos de transporte hasta llegar a la compra del 37% de Pacific Midstream para disminuir los compromisos de take or pay en oleoductos como ODL y Bicentenario -- A todo lo anterior hay que agregar la necesidad de fondos para cumplir los compromisos de inversión con la ANH en Colombia y la salida casi segura de Perú en vista de la no extensión del contrato de operación en el Lote 192 -- Todo lo anterior podría cambiar de manera drástica si se reconoce que Frontera es una empresa con reducido nivel de deuda y de bajo costo de producción, debido a la restructuración, lo que permitiría, con un adecuado esfuerzo técnico y de inversión, mejorar en forma sustancial su posición, a través de incentivo a las inversiones y a los proyectos de aumento de reservas

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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