The long-term effects of the Lacey Act Amendment on high-risk timber species: insights from 15 years of interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite comprising a small portion of US wood consumption, tropical hardwoods like Keruing and Meranti are highly valued for their aesthetic and physical properties. However, their sustainability is threatened by illegal logging and over-harvesting, compounded by the use of generic names that obscure species identities, complicating trade monitoring and regulation. Enacted in May 2008, the Lacey Act Amendment (LAA) aims to ensure the legality of plant and plant product sourcing in the US. This study evaluates the LAA’s impact on the import of these tropical hardwoods from Indonesia and Malaysia, hypothesizing that the amendment has curtailed illegal imports, thereby reducing import volumes and increasing prices. Using data from 1990 to 2023, we employed (i) intervention multiple regression analysis with autoregressive error and (ii) intervention auto-regressive integrated moving average models with step transfer function to analyze changes in import trends. Findings indicate that while LAA has significantly impacted import trends as anticipated, the effects are complex and evolving over time, highlighting the need for ongoing regulation analysis and enforcement monitoring. This research underscores the critical role of targeted legal frameworks in promoting sustainable trade practices and conservation, offering valuable insights for policymakers aiming to combat exploitative and illegal logging globally.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».