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Enregistrement W4410443148 · doi:10.18311/2meoga/2025/v2i1/48989

Unintended Consequences of Tax Tyranny on Mineral, Oil and Gas Companies Hampering Social Stability and Growth. These are also making the MOGI and SAMOG Companies more Conservative, and that is not Good News for the Government, Industry, or Employees… Actually for None!

2025· article· en· W4410443148 sur OpenAlexaboutno aff
Jayanta Bhattacharya

Notice bibliographique

RevueMineral Metal Energy Oil Gas and Aggregate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelEconomicsUnintended consequencesBusinessNatural resource economicsMonetary economicsPolitical scienceEngineeringWaste managementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governments often impose resource rent taxes or windfall taxes on extractive industries to capture a share of the profits from non-renewable natural resources. Since minerals, oil, and gas are finite and belong to the state, these industries often pay higher royalties, extraction taxes, and profit-based levies. Mining, oil, and gas sectors in these countries have generally faced higher effective tax rates compared to the manufacturing industry, primarily due to additional levies like royalties, resource rent taxes, and windfall taxes. These measures aim to ensure that nations receive a fair share of revenues from their natural resources while balancing the need to attract and retain industry investment. Analyzing the tax regimes for the mining, oil, and gas sectors compared to the manufacturing industry over the past 15 years across countries like India, Australia, Canada, the UK, China, Brazil, and South Africa reveals distinct fiscal approaches. Relatively high tax rates in the Mining, Oil & Gas sectors can have several unintended negative consequences. The influence of militias and small-time politicians in mining has been growing, especially in Africa, Latin America, and parts of Asia. This trend is driven by weak governance, high-value mineral resources, and political instability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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