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Enregistrement W2510435450 · doi:10.1111/conl.12290

“As Far as Possible and as Appropriate”: Implementing the Aichi Biodiversity Targets

2016· article· en· W2510435450 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Hagerman, Ricardo Pelai

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésConvention on Biological DiversityEquity (law)BiodiversityContext (archaeology)Relevance (law)Diversity (politics)Political scienceConventionEnvironmental planningConference of the partiesEnvironmental resource managementBusinessGeographyEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Past shortfalls to meet global biodiversity targets have simultaneously prompted questions about the relevance of global environmental conventions, and sparked renewed ambition, for example, in the form of the Aichi Biodiversity Targets. While progress toward the Aichi Targets through the Convention on Biological Diversity is well‐documented globally, less is known at the national level. We conducted a systematic content analysis of 154 documents to assess the nature and extent of national implementation of the Aichi Targets using Canada as a case study. Results indicate that most responses are aspirational, with only 28% of responses implemented. Implemented responses tend to be associated with targets with specified levels of ambition that emphasize biophysical values, or targets that are relatively straightforward to achieve in this context (e.g., knowledge capacity and awareness). In contrast, targets focused on equity, rights, or policy reform were associated with fewer actions. Implementation of this latter class of targets is arguably stalled not solely because of a lack of effective target design, but because of lack of fit within existing institutional commitments. This suggests that solutions—in terms of improving implementation—lie not only in overcoming known dilemmas of quantifiability, but also in fostering institutional transformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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