Quebec's Mining Policy Performance: Greater Uncertainty and Lost Advantage
Notice bibliographique
Résumé
The mining sector has played a significant part in the growth and development of Canada and Quebec. Mining exploration and extraction contributes to Quebec’s economy and creates high paying employment in remote and rural areas. It supports jobs in ore processing and contributes significantly to Quebec’s domestic exports. Yet this sector is currently facing numerous challenges that are threatening future exploration and mine development in the province. Economic challenges include rising input prices, difficulty securing investment financing for exploration, sluggish economies, and increasingly risk-averse investors. In addition to these cyclical challenges, Quebec is also facing deterioration in the attractiveness of its policy environment for mining. Since 2009, Quebec has introduced a number of policy changes and initiatives. The effects of such continually changing policies has been to increase uncertainty for mining and exploration companies in Quebec, with the result being an increase in the percentage of companies deterred from investing in the province. Quebec has changed the policy environment that made it a top-ranked jurisdiction for mining investment, and the results of the Fraser Institute Survey of Mining Companies clearly show its declining attractiveness to mining investment since 2009/10. From 2007/08 to 2009/10 Quebec was ranked as the most attractive jurisdiction for mining investment in the world. In the most recent 2012/13 survey it had fallen to the 11th most attractive. An analysis of the policy factors evaluated in the survey shows that recent policy changes have had varying effects on deterring mining investment, with four factors responsible for nearly half of the investment strongly deterred in the 2012/13 survey. A review of these shows how recent policy changes may have contributed to the observed increase in investment deterred. These factors are reviewed, and recommendations are made for each.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».