Integrated land degradation monitoring and assessment: Horizontal knowledge management at the national and international levels
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
Abstract The need for improved horizontal knowledge management at the national and international levels is essential for monitoring and assessment of land degradation and desertification. At the national level, governments utilise scientific, socio‐economic and technical data and information for strategic planning, priority setting and national environment and development planning. However, challenges including the lack of capacity and lack of collaboration and sharing of information across governments affect responses to and the effectiveness of monitoring and knowledge exchange, along with the ability to effectively implement treaties. At the international level, a number of Multilateral Environmental Agreements (MEAs) share cross‐sectoral themes related to research and monitoring, information exchange, technology transfer, capacity building and financial resources. The need for increased synergies stems from the similarities between the issues they address. Challenges for improving knowledge management at the international level include insufficient interaction between the scientific bodies of the various MEAs; duplication of reporting, monitoring and assessment efforts; limited knowledge management between the various assessments addressing ecosystems and biological diversity during the past decade; and insufficient collaboration between the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD), the UN system and the international non‐governmental organisation (NGO) community. This paper examines these challenges and offers recommendations on how monitoring and assessment knowledge can be better managed at the national and international levels. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle