Maximizing the effectiveness of national commitments to protected area expansion for conserving biodiversity and ecosystem carbon under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Global commitments to protected area expansion should prioritize opportunities to protect climate refugia and ecosystems which store high levels of irrecoverable carbon, as key components of an effective response to biodiversity loss and climate change. The United States and Canada are responsible for one-sixth of global greenhouse gas emissions but hold extensive natural ecosystems that store globally significant above- and below-ground carbon. Canada has initiated a process of protected area network expansion in concert with efforts at reconciliation with Indigenous Peoples, and acknowledged nature-based solutions as a key aspect of climate change mitigation. The US, although not a party to global biodiversity conventions, has recently committed to protecting 30% of its extent by 2030 and achieving the UNFCCC Paris Agreement's mitigation targets. The opportunities afforded by these dual biodiversity conservation and climate commitments require coordinated national and regional policies to ensure that new protected areas maximize biodiversity-focused adaptation and nature-based mitigation opportunities. We address how global commitments can best inform national policy initiatives which build on existing agency mandates for regional planning and species conservation. Previous analyses of global conservation priorities under climate change have been tenuously linked to policy contexts of individual nations and have lacked information on refugia due to limitations of globally available datasets. Comparison and synthesis of predictions from a range of recently developed refugia metrics allow such data to inform planning despite substantial uncertainty arising from contrasting model assumptions and inputs. A case study for endangered species planning for old-forest-associated species in the US Pacific Northwest demonstrates how regional planning can be nested hierarchically within national biodiversity-focused adaptation and nature-based mitigation strategies which integrate refugia, connectivity, and ecosystem carbon metrics to holistically evaluate the role of different land designations and where carbon mitigation and protection of biodiversity's resilience to climate change can be aligned.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».