The role of extractive industries in developing peripheral Arctic regions of Russia and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Russian Federation and Canada are the largest arctic powers that have similar features in evolving their Arctic zones. In the mid-1920s both countries formalized their rights to the northern territories. Russian and Canadian arctic regions are located in harsh climatic zones,geographically distant from national political and business centers, poorly populated, and rich in natural resources. At the same time, there are obvious differences in political institutions,“core-periphery” relationships, business organization, and social activities of aboriginal people and newcomers. The purpose of this study is a comparative evaluation how the rich resource base and industrial production impact on the socio-economic development of the Arctic regions of Russia and Canada. To reach the goal authors use the official statistical sources of the Russian Federation and Canada. Case study method, comparative analysis, and econometric calculations are applied. As a result similar and distinctive features of the industrial development of the Arctic regions of these countries were identified. It can be explained, first of all, by the institutional characteristics of Russia and Canada. Comparing an evidence of the leading extractive companies completed the empirical analysis. Authors concluded that the regions under consideration are characterized by a high or medium share of the extractive industry in the regional economy. Specialization in natural resources extraction and primary processing does not have a negative impact on the economic development of the territories. However, outer companies are engaged in this business that increases the dependence of the regional economy on the conjuncture of world markets. The article investigates in empirical studying common features of the extractive industry in the peripheral Russian and Canadian Arctic territories and its impact on the socio-economic development of these regions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».