Biodiversity conservation and ecosystem restoration to meet the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework and satisfy climate goals of the Paris Agreement
Notice bibliographique
Résumé
The remaining carbon budget for curbing climate change according to the Paris Agreement can be depleted within only less than a decade or at most a few decades if the current emissions trend continues. Many ideas and policies have been proposed to reduce carbon emissions. However, the importance of biodiversity conservation and ecosystem restoration has not been properly empirically underscored.According to the latest Living Planet Report, between 1970 and 2018, the average abundance of 31,821 populations of 5,230 species monitored worldwide declined by 69% (63–75%). When living organisms die and decompose, they can only increase CO₂ in the atmosphere or further acidify the oceans. Therefore, maintaining an abundance of living organisms can help global climate action.And while plants are the largest reservoirs of carbon (450 billion tonnes), they are not the only ones. For example, bacteria (70 billion tonnes) and fungi (12 billion tonnes) contain far more carbon than the entire animal kingdom (2 billion tonnes). If we can increase or at least conserve the biomass of living organisms, we can maintain living carbon stocks, avoiding additional carbon emissions from local extinctions or, in the long run, extinction of the species itself. That’s why biodiversity conservation and ecosystem restoration could fill in the last blank on achieving carbon neutrality.In this regard, this study investigates how environmental degradation as well as changing land and ocean use disrupt the global carbon cycle from the conservation biology perspective.Using the levels of success to meet the goals and targets of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) adopted by 196 parties of the Convention on Biological Diversity in December 2022, this study estimates the expected carbon storage gains. Policy implications in relation to the GBF and the Enhanced Transparency Framework of the Paris Agreement are also discussed.Acknowledgement:This research was supported by the Core Research Institute Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (NRF-2021R1A6A1A10045235).
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».