Deforestation in Indonesia: The Politics of Land Use Change Post Suharto
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 25 years over 130 million hectares of natural forest land on our planet has been lost accelerating climate change and threatening the world’s most diverse ecosystems. Although the annual rate of global deforestation is half of what it was in the early 1990s it remains problematic in several regions of the world. Indonesia, for example, currently accounts for nearly 25% of global deforestation annually and has shown no signs of improvement. This thesis explores some of the key drivers of deforestation in Indonesia by making use of a rich dataset that tracks forest loss across eight years when Indonesia was undergoing political restructuring following the collapse of the Suharto dictatorship. Previous literature has pointed to the expansion in the number of political jurisdictions as a vehicle for increased political corruption which in turn could cause deforestation. The hypothesis is that when a new district is created there is increased competition for the sale of logging permits within a provincial wood market. This may incentivize district governments to issue more than the legal quota of permits consistent with Cournot-style competition. However, the data does not seem to line up with this argument. Instead, forest loss in Indonesia appears to be related to widespread forest fires caused by landowners for the purposes of clearing land primarily for palm oil plantations. The results from this thesis lay the groundwork for future research to focus on the determinants of growing demand for palm oil such as international trade.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».