Developing Biodiversity Baselines to Develop and Implement Future Conservation Targets
Notice bibliographique
Résumé
With the recent launch of the Kunming-Montreal global biodiversity framework (GBF), and the associated monitoring framework, understanding the framework and data needed to support it is crucial. Unfortunately, whilst the monitoring framework was meant to provide key data to monitor progress towards goals and targets, most indicators are too unclear for detection or marking progress. The most common datasets for this task, such as the IUCN redlist of species, have major spatial inaccuracies, and lack the temporal resolution to track progress, whilst point-based datasets lack data from many regions, in addition to species coverage. Utilising existing data will require the careful use of existing data, such as the use of inventories and projecting richness patterns, or filling data gaps before developing species-level models and assessments. As high-resolution data fall outside the scope of explicit indicators within the monitoring framework, using essential biodiversity variables within GEOBON (which are noted in the prelude of the monitoring framework) as a vehicle for data aggregation provides a mechanism for collating the necessary high-resolution data. Ultimately developing effective targets for conservation will require better species data, for which National Biodiversity Strategic Action Plans (NBSAPs) and novel mechanisms for data mobilisation will be necessary. Furthermore, capitalising on climate targets and climate biodiversity synergies within the GBF provides an additional means for developing meaningful targets, trying to develop urgently needed data to monitor biodiversity trends, prioritising meaningful tasks, and tracking our progress towards biodiversity targets.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».