Palm Oil Production in Malaysia: An Analytical Systems Model for Balancing Economic Prosperity, Forest Conservation and Social Welfare
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1950’s, the Malaysian human population has nearly quadrupled, increasing pressure on natural resource exploitation to meet domestic needs and to earn foreign exchange from exports. Global demand for Malaysian palm oil in particular had steeply increased since the mid-1970s and by 2013, the commodity was the leading foreign exchange earner. To fulfill and sustain this demand, the country’s economy has steadily shifted bias towards production and associated value addition of palm oil products for export. However, as a consequence, many of Malaysia’s natural tropical forests have been converted to palm oil farming resulting in loss of approximately 10,000 km2 of forest cover over the past twenty-five years, and biodiversity has been displaced or lost. To provide a deeper insight into the interplay amongst key interrelated environmental and socio-economic variables, and a forecast of possible future balance, we used a systems dynamism modeling tool, STELLAR (structural thinking, experiential learning laboratory with animation), to simulate and project how Malaysia could achieve a medium-term sustainable balance or optimization between palm oil production and forest conservation without compromising on human social welfare. The model consisted of four main modules (environmental, economic, social development and human welfare) each with component parameters, and interconnected by input and output loops. Model calibrations, testing and preruns involved existing official 30-year time-series datasets. Subsequently, four scenarios: Environmental conservation; Economic growth under increased global palm oil demand; Economy decline under decreased palm oil demand; and Control condition with little or no change, were selected for simulated projections of future possibilities. Simulation results showed that scenarios and variable interactions that reduce environmental damage would offer the best chance for optimizing the palm oil economy while also minimizing forest loss and promoting citizen social welfare.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle