Prospects for mainstreaming ecosystem goods and services in international policies
Notice bibliographique
Résumé
Although most management decisions affecting ecosystem goods and services (EGS) are made at a local level, these local decisions are conditioned by national and international policies. International policy domains provide clear opportunities to mainstream (integrate) EGS in ways that can support poverty reduction. However, positive poverty reduction and EGS outcomes cannot be taken for granted. Mainstreaming EGS needs careful consideration because many of the opportunities identified can reduce poverty, but may have the opposite effect if poorly managed or implemented. A major challenge is to ensure consistent policies across scales and policy domains based on analysis of the local situation. In order to support poverty reduction it matters how the mainstreaming is done and who benefits locally. Based on an analysis of EGS delivery and poverty reduction in drylands, tropical forests and coastal areas in the tropics, this paper analyses the prospects of mainstreaming EGS in a number of relevant international policy domains including: i) development assistance; ii) trade; iii) climate change and; iv) international financial institutions. For these policy domains it is analyzed how mainstreaming EGS can contribute to reaching poverty reduction and development goals, what relevant policy tracks for mainstreaming EGS exist, and what priority issues should mainstreaming focus on. The paper next provides an overview of possible tools and mechanisms for mainstreaming and ends with conclusions on what the role of the CBD can be in mainstreaming.
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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 | 0,032 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».