Mind the Compliance Gap: How Insights from International Human Rights Mechanisms Can Help to Implement the Convention on Biological Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humanity is at a crossroads in addressing biodiversity loss. Several assessments have reported on the weak compliance with the Aichi Biodiversity Targets by the parties to the Convention on Biological Diversity (CBD). To address this lack of compliance, the challenges in implementing and enforcing CBD obligations must be understood. Key implementation challenges of the CBD are identified through a content analysis of policy documents, multi-stakeholder interviews, and participant observation at the recent CBD Conference of the Parties. Building on this analysis, the article explores the extent to which the review mechanisms of international human rights law, with their various strategies for eliciting compliance, can help to improve CBD mechanisms. The findings of this article reveal insights that the CBD can draw from international human rights law to address these compliance challenges, such as facilitating the participation of civil society organizations to provide specific input, and engaging independent biodiversity experts to assess implementation. The article concludes that insights from human rights review mechanisms are useful for improving the emerging peer review mechanism of the CBD, which is important for strengthening accountability within the post-2020 global biodiversity framework.
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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 | 0,126 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,054 |
| Communication savante | 0,032 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».