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BIODIVERSIDADE E DIREITOS HUMANOS: OS DESAFIOS DO ACORDO KUNMING-MONTREAL

2023· article· pt· W4385478996 sur OpenAlexaboutno aff
Letícia Albuquerque, Adriana Biller Aparicio, Isabele Bruna Barbieri

Notice bibliographique

RevueRevista de Direitos Humanos em Perspectiva · 2023
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Environmental Law and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O artigo explora os impactos do Acordo Quadro de Biodiversidade Global de Kunming-Montreal, adotado por ocasião da 15ª Conferência das Partes da Convenção da Biodiversidade das Nações Unidas. O objetivo principal da pesquisa consiste em demonstrar os aspectos inovadores do acordo e verificar os desafios para alcance das metas estabelecidas. As metas ambiciosas do acordo atendem a urgência de proteção da biodiversidade diante da ameaça acelerada da extinção de espécies. Desta forma, a pesquisa desenvolvida é relevante considerando a importância do acordo para a vida no planeta. Os objetivos específicos referem-se a examinar as implicações do acordo no cenário brasileiro. Para tanto, são analisadas a meta de proteção de 30% da superfície terrestre até 2030, considerando as particularidades das terras indígenas, e a meta da redução do uso de pesticidas na agricultura. O estudo conclui que o Acordo Kunming Montreal estabelece um novo marco para a proteção da biodiversidade, mas que a efetiva implementação das metas dependerá do grau de comprometimento dos países signatários. No caso do Brasil, os desafios são ainda maiores considerando o cenário de violações sistemáticas de direitos dos povos indígenas e o envenenamento consentido do meio ambiente. O método utilizado foi o dedutivo com a técnica de pesquisa bibliográfica e documental.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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