OECMs in marine capture fisheries: Key implementation issues of governance, management, and biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
The ‘Other Effective Area-based Conservation Measure’ (OECM) concept was first introduced in 2010, by the Conference of the Parties of the Convention on Biological Diversity (CBD COP) in the CBD Strategic Plan for Biodiversity conservation 2011–2020. The concept acknowledged that a range of spatial measures other than protected areas were appropriate for reaching Aichi Target 11 spatial conservation coverage. The OECM definition was adopted in 2018 in CBD COP Decision 14/8, which calls on States to mainstream OECMs into economic sectors, to recognize the current biodiversity conservation benefits and co-benefits from their area-based management measures and enhance them as much as possible. In the marine capture fisheries sector, the identification of OECMs is a work in progress and the issues addressed in this paper are key implementation issues that States and fisheries authorities are or will be encountering regarding their governance, management, and biodiversity outcomes. The purpose of the paper is to draw attention to some key OECM implementation issues arising in marine capture fisheries and to suggest possible approaches to address them. The governance issues addressed relate to enabling frameworks, industrial fisheries, legitimate authorities, long-term commitments, cross-sectoral coordination and planning, and contribution to the Post-2020 Global Biodiversity Framework of the CBD. The management issues considered relate to effectiveness in achieving expected outcomes, costs and benefits of OECMs, spatial relations between OECMs and fisheries, and the role of OECMs in the Ecosystem Approach to Fisheries (EAF). Regarding the significant positive biodiversity outcomes expected from OECMs, issues relate to the type of outcomes expected, their current or intended nature, the level of evidence required, and their relationship to area-based conservation standards.
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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 | 0,066 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».