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Enregistrement W3104124597 · doi:10.21440/2307-2091-2020-3-176-184

Foreign experience in regulating the activities of large corporate structures in the extraction of Arctic resources

2020· article· en· W3104124597 sur OpenAlexaboutno aff
Polina A. Andreeva

Notice bibliographique

RevueNews of the Ural State Mining University · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsoilArcticBusinessIncentiveState (computer science)Environmental planningEnvironmental resource managementNatural resource economicsGeographyEconomicsEnvironmental scienceMarket economyComputer scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance. In terms of implementing large production projects, the Arctic is one of the most challenging regions in the world. This is due to geographic remoteness, extreme temperatures, difficult ice conditions, a vulnerable environment and the presence of indigenous people concerned about any outside interference. Global experience shows that the development of the Arctic territories is untenable without participation of large corporations and their implementation of large-scale Arctic projects. The capabilities of medium-sized businesses to influence the development of the Arctic territories are incomparable with the capabilities of large corporate structures in terms of their system-forming effects. At the same time, ensuring the necessary investments for the development of the Arctic territories requires improving the state regulation of subsoil use from the position of strengthening the incentive nature of the system of measures used. The purpose of the study is to generalize and analyze foreign experience in regulating the process of developing subsoil resources in foreign Arctic countries. Research methods – a systematic approach, generalizations, comparative analysis, comparisons, etc. Results. The experience of subsoil use regulation in the Arctic territories in the USA (Alaska), Canada, Norway, Denmark and Russia is generalized and analyzed. It has been determined that the approaches to regulating the process of developing subsoil resources are correlated with the state structure of the countries: unitary or federal. The form of subsoil ownership in each of the listed countries and the procedure for granting subsoil plots for use are considered. Most attention is paid to the economic mechanism of regulation. It is proved that, depending on the economic model, measures to support corporate business and economic incentives used by countries to achieve strategic goals in the Arctic have many differences, but a similar nature. Special tax regimes, rent control measures, financial support, which is in the nature of investments, and other financial instruments are used as incentives. The specificity of the tax policy of each of the countries under consideration is disclosed, a number of factors influencing the amount of royalties, the procedure for the distribution of collected taxes on corporations in the Arctic zone between the budgets of the federation and provinces, etc., are determined. Common tools for all states have been identified and the existence of coordination procedures has been confirmed to harmonize the interests of corporations and the state. The experience of taxation of regional corporations in the Arctic territories of Russia and its disadvantages are briefly highlighted. Conclusions. The imperfection of the institutional framework of the Russian Arctic requires the adoption of new legislative acts, as well as changes in taxation, the implementation of a system of incentives from the state. It is advisable to use many elements of the economic mechanism of foreign countries to expand the capabilities of corporations involved in the development of Arctic subsoil resources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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