The Landscape Approach in Biodiversity Conservation; A Regional Cooperation Framework for Implementation of the Convention on Biological Diversity in the Kangchenjunga Landscape
Notice bibliographique
Résumé
This Framework Paper presents the Regional Cooperation Framework developed for implementation of the Convention on Biological Diversity (CBD) in the southern part of the Kangchenjunga landscape, which includes parts of Nepal, Sikkim (India), and Bhutan. The Framework is the result of a long process that started with a pilot initiative on transboundary biodiversity management. It is intended as a guide, with provisions that can be adapted and applied to the individual countries in the landscape to achieve cooperation for implementation of the CBD at national level. Based on the principles of the CBD, and taking into account the national biodiversity strategies and action plans of each of the three countries, it gives directives on four constitutive elements of biodiversity conservation: transboundary biodiversity conservation, scientific and technical cooperation, information exchange and sharing, and regional guidelines and soft legal instruments; and touches upon the implementation mechanisms and identification of stakeholders and their key roles at local and national, and regional and international, levels. The paper discusses the concept of transboundary landscape management within the context of conservation of biological diversity and the CBD, describes the historical development of transboundary biodiversity conservation and cooperation in the eastern Himalayas and the development of the Framework, as well as presenting the Framework itself.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».