KEBIJAKAN INDONESIA MENOLAK MENGGUNAKAN MEKANISME AATHP JOINT EMERGENCY RESPONSE DALAM MENGATASI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN 2015
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to explain Indonesia’s rejection to resolve its 2015 forest and land fire disaster under the mechanism of Joint Emergency Response provided in the ASEAN Agreement on Transboundary Haze Pollution. The haze caused by forest and land fires in Indonesia raised threats to not only itself but also states in the region of Southeast Asia. As it was declared as a regional problem, ASEAN then responded by creating a common framework called the ASEAN Agreement on Transboundary Haze Pollution in 2002 and Indonesia was the last ratifying the agreement in 2014; more than a decade after its inception. Indonesia, however, refused to pick the AATHP Joint Emergency Response to tackle the 2015 disaster within its territory despite its most serious recurring disaster since 1997. This research applied the qualitative method with a causal correlation analysis. The research applied Charles O. Lerche and Abdul A. Said’s national interest theory. The research found that Indonesia’s rejection was driven by its national interests such as image, economy and politics which were much more important than others. Instead, Indonesia preferred the domestic efforts and bilateral cooperation to respond to it. The paper argues that the Southeast Asian regional institution is not able to offer incentives overtaking states’ domestic-oriented national interests.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».