Analyzing Drivers and Mitigation of Deforestation for Oil Palm Expansion in Indonesia, 2000-2020
Notice bibliographique
Résumé
High demand for palm oil has significant environmental and societal implications, including deforestation, climate change, and harm to local communities.Understanding how to address these issues is crucial for achieving sustainability in the palm oil industry.This research employed a qualitative approach and relied on library research methods.Data were collected from various sources and the study period encompassed 2000-2020 to analyze drivers and mitigation of deforestation for oil palm expansion in Indonesia.The study found that deforestation driven by palm oil production contributes to climate change by reducing the forests' capacity to absorb carbon from the atmosphere.Another key finding was that addressing this issue requires a multi-faceted approach, including reducing global palm oil demand, increasing sustainable production practices, and implementing industry best practices.For instance, the adoption of sustainable palm oil production methods can lead to a reduction in environmental damage, protecting million hectares of vital conservation areas.To mitigate the impact of climate change caused by deforestation related to palm oil production in Indonesia, it is imperative to reduce global palm oil demand, promote sustainable practices, and uphold the rights of local communities.Collaboration among producers, companies, governments, civil society, and global consumers is essential to strike a balance between economic interests and environmental sustainability.Promoting sustainable agricultural practices is crucial to minimize negative impacts on both the environment and society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».