Prospective approach in determining potential economic sectors of East Timor as a new nation
Notice bibliographique
Résumé
East Timor is one of the youngest nations in the world, having been established in 2002. The majority of East Timor's population works in the agricultural sector, yet the mining sector (oil and gas) plays a dominant role in contributing to the country's GDP. The management of oil revenue in East Timor is adapted from the model implemented in Norway, known as Norway Plus. Aware that oil and gas resources must be supported by other economic sectors in the long term, this study aims to analyze potential scenarios for developing East Timor's key economic sectors, as well as to propose potential policy pathways. The research approach uses prospective methods (SMIC-Prob analysis and MULTIPOL), which are suitable for policy formulation due to their future-oriented nature. Data collection was conducted through Focus Group Discussions (FGD) involving experts from both the government and academia. The results from the SMIC-Prob analysis show that the oil and gas sector indeed has the highest probability. However, in the long term, the agricultural sector emerges as a crucial alternative. Furthermore, the MULTIPOL analysis indicates that in scenarios focusing on the development of non-oil and gas sectors, policies should prioritize the development of local economic sectors. The government of East Timor is recommended to seriously develop non-oil and gas sectors by utilizing revenue from oil and gas extraction. Additionally, environmental governance is also a critical consideration to achieve sustainable, inclusive development.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».