Market-mediated responses confound policies to limit deforestation from oil palm expansion in Malaysia and Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The global demand for palm oil has grown rapidly over the past several decades. Much of the output expansion has occurred in carbon- and biodiversity-rich forest lands of Malaysia and Indonesia (M&I), contributing to record levels of terrestrial carbon emissions and biodiversity loss. This has led to a variety of voluntary and mandatory regulatory actions, as well as calls for limits on palm oil imports from M&I. This paper offers a comprehensive, global assessment of the economic and environmental consequences of alternative policies aimed at limiting deforestation from oil palm expansion in M&I. It highlights the challenges of limiting forest and biodiversity loss in the presence of market-mediated spillovers into related oilseed and agricultural commodity and factor markets, both in M&I and overseas. Indeed, limiting palm oil production or consumption is unlikely to halt deforestation in M&I in the absence of active forest conservation incentives. Policies aimed at restricting palm oil production in M&I also have broader consequences for the economy, including significant impacts on consumer prices, real wages, and welfare, that vary among different global regions. A crucial distinction is whether the initiative is undertaken domestically, in which case the M&I region could benefit, or by major palm oil importers, in which case M&I loses income. Nonetheless, all policies considered here pass the social welfare test of global carbon dioxide mitigation benefits exceeding their costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».