Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada has abundant natural resources—its stock of natural capital wealth. A recurring debate in the literature is whether resource rich countries benefit in the form of higher sustained growth rates or not from the export of their natural resources. Canada's Harold Innis wrote extensively on this subject over 80 years ago and argued for the “no” side in the debate. Was he was right or wrong? I begin with the foundations of natural resource theory then turn to empirical work in recent decades. I agree with the literature that Canada overall has benefited from the export of its natural resources, but question whether that can continue given the focus on short term growth and the failure to account for the social costs of resource extraction and use—the environmental externalities that degrade and reduce stocks of natural capital. These externalities increasingly threaten our water and land resources and without more effective policy, the ability of resources to sustain growth and well‐being is questionable. Was Innis wrong? Yes in that the evidence supports the counter argument—resources have helped Canada become a developed economy with relatively high incomes and sustained growth rates. Innis was right that the uneven distribution of resources causes different impacts regionally especially during booms and busts and recognized the need to find substitutes for declining and degrading resource stocks. But Innis, like many after him, focused more on the intrinsic features of natural resources than policy to address the social costs of their development, a legacy that leaves us in a precarious position today.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».