Challenges and possible solutions to creating an achievable and effective Post-2020 Global Biodiversity Framework
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Global biodiversity is in crisis as a result of human activity. This biodiversity crisis has been well documented by scientists, recognized by world leaders, politicians, businesses, and citizens. Both the biodiversity and climate crises need to be addressed now. 2020 was when this change was supposed to start, with the 15th Conference of Parties (COP15) of the Convention on Biodiversity (CBD) meeting in Kunming, and the 26th Conference of Parties (COP26) of the UN Framework Convention on Climate Change meeting in Glasgow, but both meetings were postponed. COP26 was held a year late (November 2021), while COP15 was split into two, with the first part held in Kunming in October 2021, and the second part scheduled for Montreal in December 2022. This meeting in Montreal – arguably the most important in the CBDs history – must agree on the Post-2020 Global Biodiversity Framework (GBF), to reverse biodiversity loss. Failure to reach agreement in Montreal would ultimately be a failure of us all, with irreversible consequences for life on earth. Yet, with three months before the final deadline only 20% of text and two targets are agreed. This paper reviews the factors hindering progress on the agreement and suggests possible solutions.
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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 | 0,039 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».