Smallholder Perceptions Toward Oil Palm Agroforestry in Tropical Peatlands, Indonesia: Do Farmers Reject Sustainable Alternatives?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of tropical peatlands as the last frontier for oil palm expansion raises environmental and socio-economic concerns. In response, alternative cropping systems, such as oil palm agroforestry, have emerged as a more diversified approach that integrates various crops within oil palm plots. This system has the potential to mitigate both the environmental and economic risks associated with monoculture oil palm cultivation on peatlands. This study uses a case study approach to explore the factors influencing smallholder decisions to diversify oil palm cultivation in privately owned peatlands in West Kalimantan, Indonesia. Using a mixed-method approach combining questionnaires and semi-structured interviews, we identified key positive and negative factors influencing smallholder decision to diversify oil palm plots located in peatland area on private land. Our results indicate that 41.67% of smallholders surveyed are currently practicing oil palm agroforestry. Meanwhile 51.67% express interest in practicing agroforestry or continue with their agroforestry plots. We categorized the influencing factors into four main groups: agronomic, institutional, socio-economic, and biophysical. We also found that smallholders practicing oil palm agroforestry tend to have lower total incomes but benefit from greater flexibility due to enhanced food security provided by a greater diversity of crops cultivated for self-consumption and market revenues. These results exemplify that factors associated with diversification are not a singular, uniform process but a dynamic interplay between global and local socio-ecological contexts.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».