Gaps and opportunities for the World Heritage Convention to contribute to global wilderness conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wilderness areas are ecologically intact landscapes predominantly free of human uses, especially industrial‐scale activities that result in substantial biophysical disturbance. This definition does not exclude land and resource use by local communities who depend on such areas for subsistence and bio‐cultural connections. Wilderness areas are important for biodiversity conservation and sustain key ecological processes and ecosystem services that underpin planetary life‐support systems. Despite these widely recognized benefits and values of wilderness, they are insufficiently protected and are consequently being rapidly eroded. There are increasing calls for multilateral environmental agreements to make a greater and more systematic contribution to wilderness conservation before it is too late. We created a global map of remaining terrestrial wilderness following the established last‐of‐the‐wild method, which identifies the 10% of areas with the lowest human pressure within each of Earth's 62 biogeographic realms and identifies the 10 largest contiguous areas and all contiguous areas >10,000 km 2 . We used our map to assess wilderness coverage by the World Heritage Convention and to identify gaps in coverage. We then identified large nationally designated protected areas with good wilderness coverage within these gaps. One‐quarter of natural and mixed (i.e., sites of both natural and cultural value) World Heritage Sites (WHS) contained wilderness (total of 545,307 km 2 ), which is approximately 1.8% of the world's wilderness extent. Many WHS had excellent wilderness coverage, for example, the Okavango Delta in Botswana (11,914 km 2 ) and the Central Suriname Nature Reserve (16,029 km 2 ). However, 22 (35%) of the world's terrestrial biorealms had no wilderness representation within WHS. We identified 840 protected areas of >500 km 2 that were predominantly wilderness (>50% of their area) and represented 18 of the 22 missing biorealms. These areas offer a starting point for assessing the potential for the designation of new WHSs that could help increase wilderness representation on the World Heritage list. We urge the World Heritage Convention to ensure that the ecological integrity and outstanding universal value of existing WHS with wilderness values are preserved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».