Incentivizing Sustainable Private Sector Investment in Timber Plantations in Myanmar : Policy Options to Encourage Socially and Environmentally Responsible Investment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Forestry has traditionally been one of \n Myanmar’s most important economic sectors, generating more \n in export earnings in the period 2010-2018. It is estimated \n that the country will have lost 12 million ha of forest \n between 1990 and 2020 - the third largest absolute forest \n loss of all countries during that period. The government now \n aims to restore or reforest about 884,000 ha on reserved \n forest (RF) and public protected forest (PPF) land under its \n 2016-28 Myanmar reforestation and rehabilitation program \n (MRRP). A range of reforms is needed to encourage private \n sector investment. These include: (i) identification of \n sufficiently large areas of suitable land close to potential \n processing sites or transport infrastructure and planning of \n land-use allocation; (ii) improving the availability of \n information on identified areas and on the process of \n acquiring plantation leases; (iii) streamlining leasing \n procedures and terms and scope of leases, including possible \n private management of state plantations; (iv) simplifying \n regulations on harvest and transport of plantation timber; \n (v) reviewing the suitability of current fiscal incentives, \n including tax holidays; (vi) improving information on areas \n and productivity of established plantations; and (vii) \n identifying priority research and development needs and \n delivery mechanisms.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle