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Record W1799851318 · doi:10.4000/echogeo.12099

BP « Deepwater Horizon » du Golfe du Mexique à l’Afrique : un tournant pour l’industrie pétrolière ?

2010· article· fr· W1799851318 on OpenAlexaff
Géraud Magrin, Bopp van Dessel

Bibliographic record

VenueEchoGéo · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicNatural Resources and Economic Development
Canadian institutionsGDG Environnement
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’explosion de la plateforme BP Deepwater Horizon du 20 avril 2010 constitue une des plus graves pollutions pétrolières de l’histoire. Sa localisation dans les eaux du premier consommateur mondial, et l’implication d’une des compagnies les plus avancées en matière de responsabilité sociale d’entreprise, sont révélatrices des enjeux actuels de la gestion environnementale des risques pétroliers. Alors que les gisements les plus accessibles sont exploités par des sociétés nationales, les compagnies internationales satisfont l’inextinguible demande en pétrole du système mondial en explorant des situations extrêmes, comme les eaux très profondes. Cela s’accompagne de risques croissants. La catastrophe de BP nous montre le danger de considérer un risque infime comme une absence de risque : l’exemption de planification d’urgence explique la longue durée et l’ampleur de la fuite. Elle rappelle aussi que les impacts du pétrole ne sont bien connus qu’à la surface et le long des côtes : or, cette fuite en eaux profondes causera des dommages écologiques graves dans les zones pélagiques. Cet événement changera les règles du jeu de la régulation environnementale pétrolière dans les zones sensibles. Nous donnons un aperçu des évolutions qu’il pourrait favoriser en Afrique, notamment en Mauritanie. Il reste à savoir si l’augmentation des coûts qui en résultera contribuera à accélérer la transition énergétique mondiale hors de la dépendance des hydrocarbures.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.739
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2010
Admission routes1
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