MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982056527 · doi:10.5539/ass.v5n6p69

Sustainable Forest Management Practices and West Malaysian Log Market

2009· article· en· W1982056527 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Samad Abdul‐Rahim, Zariyawati Mohd Ashhari, Mohd Shahwahid Hj. Othman

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésSustainable forest managementCertified woodBusinessRecreationForest managementLoggingNatural resource economicsSupply and demandWildlifeCertificationEnvironmental resource managementAgricultural economicsForestryGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global demand for timber products will continue to grow in line with increasing population and economic development especially in many developing countries. Simultaneously, forest ecosystem plays important roles in the environmental services such as carbon sequestration, recreational, water catchments, wildlife reserve and soil protection. Therefore, Malaysia is committed in implementing Sustainable Forest Management (SFM). The forest are harvested in a sustainable manner by adopting the method of reduce impact logging practices. This resulted to diminishing supply of logs to downstream timber industry. The West Malaysian log supply is in deficit since 1995. This has significant impact on major timber products. They have moved from resources surplus to one of deficit in Malaysia. Therefore, it is interesting to know the behaviour of West Malaysian log market with the implementation of SFM policy. The results indicate that full adoption of SFM could lead to substantial reduction of supply. Furthermore, a sustained price increase in the long run does not seem to have significant impact on the demand side. In conclusion, the ongoing adaptation of West Malaysian forestry to the standards of the SFM certification programs could have substantial effects only on the log supply. This will probably influence the scheme of forest plantation establishment in sustaining the West Malaysian forest sector.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetForest Management and PolicyTravaux en français237 207