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Enregistrement W2971357468 · doi:10.22500/sodality.v7i2.19727

Political Economy of Renewable Energy and Regional Development: Understanding Social and Economic Problems of Biodiesel Development in Indonesia

2019· article· en· W2971357468 sur OpenAlexaff
Nuva Nuva, Akhmad Fauzi, Arya Hadi Dharmawan, Eka Intan Kumala Putri

Notice bibliographique

RevueSodality Jurnal Sosiologi Pedesaan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Palm Production and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselFossil fuelRenewable energySustainabilityBusinessNatural resource economicsDiesel fuelGovernment (linguistics)Biodiesel productionEconomicsWaste managementEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition of fossil fuel to non-fossil fuels (biodiesel fuel for diesel blending) has continued to evolve. The largest source of biodiesel’ raw materials in Indonesia derives from oil palm. Biodiesel development is also believed to generate benefit for society as well as for regional and national, including job creation, infrastructure improvement, revenue generation for governments and reduce national dependence on fossil fuels, and minimize adverse environmental fossil fuel impacts. However, despite its targets and strengthened by various comprehensive policies, the development of biodiesel in Indonesia also faces significant barriers. Descriptive analysis used in this study to understand the political economy of biodiesel engagement. The limited domestic market, mainly related to the issue of non-competitive prices with diesel, relatively low of oil prices, and high prices of fresh fruit bunches (FFB) are the constraints in the production of biodiesel for domestic uptake. The national political aspect related to the use of biodiesel by government parties, including non-PSOs, becomes an important issue in ensuring the sustainability of biodiesel. In addition, the issue of sustainability in the upstream (oil palm plantation) and dumping issues expressed by the EU and the US Government are also the main problems in Indonesian biodiesel export.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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