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Record W7033613707

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

2018· dissertation· es· W7033613707 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEl Repositorio Institucional de la Universidad EAFIT (Universidad EAFIT) · 2018
Typedissertation
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInvertebrate Taxonomy and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHayCentral bankPing (video games)
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

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), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.538
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.000
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.007
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.213 · 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

Citations0
Published2018
Admission routes1
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