The Post‐2020 Global Biodiversity Framework: How did we get here, and where do we go next?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract December 2022 finally saw the historic agreement of the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework (KM‐GBF), a landmark framework that sets to halt and reverse global biodiversity loss by remedying the multifaceted drivers behind biodiversity declines around the planet. The KM‐GBF follows on from the Aichi targets, which aimed to prevent further biodiversity loss through a concerted effort between 2010 and 2020, but which were not successfully achieved. The KM‐GBF builds on the drivers of biodiversity losses rather than their outcomes and sets a suite of targeted and measurable actions to reconcile losses. Developing the framework faced considerable challenges, especially in the face of the coronavirus disease 2019 pandemic, and issues were often resolved at the very last moment. Consequently, compromises had to be made, useful elements were left out, or removed from the KM‐GBF to achieve consensus, and some will need to be reflected in other ways, or incorporated into indicators. The final agreed KM‐GBF includes 4 goals and 23 targets in addition to a package of annexes including a monitoring framework to set targets and benchmark progress. Particularly challenging issues included the flagship target of ‘30 × 30’ of protecting 30% of land, freshwater, coastal, and high‐sea in a representative way by 2030, which will require both new mechanisms and funding streams to enact effectively. Digital sequence information and funding mechanisms also presented major hurdles in the agreement of the KM‐GBF. Ultimately, the success of the new GBF depends on implementation and mainstreaming. New targets can only be achieved through the inclusion of all sectors, clear communication, and effective funding mechanisms to guide change and provide the means to implement it. Furthermore, while common but differentiated responsibility is crucial to implementation, impacts of inaction are disproportionate in developing economies, and more resources and support are needed to enable them to develop sustainably and meet targets. This highlights the urgent need for action if we are to achieve the new targets and secure a future for all life on earth.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».