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Enregistrement W1856635177 · doi:10.17528/cifor/005749

Reducing green house gas emissions from oil palm in Indonesia: Lessons from East Kalimantan

2015· report· en· W1856635177 sur OpenAlexafffund
Anderson Z.R., Koen Kusters, K. Obidzinski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidUniversity of TorontoAustralian Agency for International DevelopmentEuropean CommissionUnited States Agency for International Development
Mots-clésPalm oilGreen houseEnvironmental scienceAgricultural economicsGeographyAgroforestryEconomicsHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b>Key Messages</b> <ul><li>National and provincial emissions reduction goals and efforts to slow deforestation may come into conflict with provincial and district level economic ambitions based on agricultural development.</li><li>Around half of existing oil palm concessions in East Kalimantan are on forested and peatland areas. If developed, these plantations will release ~206 MtCO2e into the atmosphere.</li><li>The expansion of oil palm plantations on currently allocated concessions will lead to the conversion of forested lands and swamp areas, including peatland, and represents a critical source of carbon emissions.</li><li>To ensure the sustainability of plantation expansion the government needs to undertake a review of all existing plantation permits to ensure that they align with existing sustainability criteria.</li><li>Green Growth does not present a win-win strategy and therefore requires strong political commitment, and awareness of social and environmental tradeoffs.</li></ul>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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