OFF-GRID DATA CENTRES FUELLED BY FLARED GAS: A COMPARATIVE LEGAL ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study evaluates how regulatory frameworks in major oil-producing jurisdictions influence the regulatory predictability of flare-gas-powered off-grid data centres. Theoretical Framework: The analysis draws on regulatory-governance literature that conceptualises predictability as the stability, transparency and coherence of legal and administrative behaviour. This framework is applied to flare-gas utilisation, private generation, environmental licensing and investor-exit mechanisms. Method: A comparative-legal method is employed, based on qualitative analysis of legislation, investment treaties and policy instruments across seven jurisdictions: the United States, Canada, the United Arab Emirates, Oman, Qatar, Nigeria and Indonesia. Results and Discussion: Findings show that North America and the Gulf States demonstrate the highest regulatory predictability, characterised by transparent licensing, durable fiscal rules and consistent administrative practice. Indonesia reflects a progressively integrated and stablising model. Nigeria, while legally advanced, exhibits reduced predictability due to currency volatility and inconsistent regulatory implementation. Research Implications: The study clarifies institutional features that most reliably support methane-reduction infrastructure and provides guidance for jurisdictions seeking to scale flare-gas-to-compute projects. Originality/Value: This research offers the first cross-jurisdictional assessment of flare-gas digital infrastructure based explicitly on regulatory predictability, demonstrating its central role in investment outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».