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Enregistrement W3203487261 · doi:10.21638/spbu05.2021.203

The role of extractive industries in developing peripheral Arctic regions of Russia and Canada

2021· article· en· W3203487261 sur OpenAlexaboutno aff
Elena Efimova, Daria Gritsenko

Notice bibliographique

RevueSt Petersburg University Journal of Economic Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticNatural resourcePoliticsRussian federationEconomyThe arcticGeographyEconomic geographyPolitical scienceBusinessRegional scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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