Four challenges to an effective national nature assessment
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive biodiversity assessments play an essential role in strengthening global and national conservation strategies. The recently announced first U.S. National Nature Assessment (NNA) provides an unparalleled opportunity to comprehensively review status and trends of biodiversity at all levels. This broad context can help in the coordination of actions to conserve individual species and ecosystems. The scientific assessments that informed the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework adopted at the 2022 Convention on Biological Diversity (CBD) conference of parties provide models for synthesizing information on trends at multiple levels of biodiversity, including decline in abundance and distribution of species, loss of populations and genetic diversity, and degradation and loss of ecosystems and their services. The assessments then relate these trends to data on drivers of biodiversity loss and pathways to their mitigation. The U.S. NNA can augment such global analyses and avoid the pitfalls encountered by previous U.S. efforts by ensuring policy-relevant design, data accessibility, and inclusivity in process and product and by incorporating spatial data relevant to national and subnational audiences. Although the United States is not formally a CBD party, an effective NNA should take full advantage of the global context by including indicators adopted at the 2022 meeting and incorporating an independent review mechanism that supports periodic stocktaking and ratcheting up of ambition in response to identified shortfalls in stemming biodiversity loss. The challenges to design of an effective U.S. assessment are relevant globally as nations develop assessments and reporting to support the new global biodiversity framework's targets. By considering and incorporating the diverse ways in which society values and benefits from nature, such assessments can help bridge the gap between research and conservation practice and communicate the extent of the biodiversity crisis to the public, fostering broad-based support for transformative change in humanity's relationship to the natural world.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».