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Enregistrement W4381664476 · doi:10.1007/s10784-023-09608-8

Inspiration from the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework for SDG 15

2023· article· en· W4381664476 sur OpenAlexaboutno aff
Ina Lehmann

Notice bibliographique

RevueInternational Environmental Agreements Politics Law and Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitConvention on Biological DiversityDeclarationBiodiversitySustainable developmentConventionPolitical scienceEnvironmental resource managementEarth SummitPoliticsEnvironmental planningAction planGeographyEconomicsEcologyBiologyLawCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the United Nations’ Agenda 2030, countries worldwide have committed to a set of Sustainable Development Goals (SDGs) to be achieved by 2030. Among them is SDG 15, known as Life on Land. What makes this SDG special is that several of its targets had been scheduled for completion by 2020– raising the question what should happen to these targets after 2020 as they have not yet been achieved. With the approaching 2023 SDG Summit in mind, this perspective paper examines how the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, which was adopted under the Convention on Biological Diversity in late 2022, might provide guidance for the implementation of SDG 15 and maintain the momentum for action until 2030. Three areas are critical. First, concerning protected areas, the strengthened rights-based approach of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework should be integrated into SDG 15. Second, the new framework promotes the sustainable use of biodiversity more clearly than SDG 15 and should hence guide transformation of the biodiversity-based economic sectors. Finally, the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework provides the first quantified financial target for global biodiversity action, and at the SDG Summit, that target should be reinforced by additional financial commitments. Guidance in these three areas can be integrated into the SDG Summit’s Political Declaration and into the voluntary pledges that countries are expected to make at the Summit, and it can inform the review of the SDG indicators.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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