Priorities for protected area expansion so nations can meet their Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework commitments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework (K‐M GBF), signatory nations of the Convention on Biological Diversity (CBD) aim to protect at least 30% of the planet by 2030 (Target 3). This bold ambition has been widely celebrated and its implementation seen as pivotal for the overall success of K‐M GBF. However, given that many CBD signatory nations prioritised quantity (e.g., area) over quality (e.g., important areas for biodiversity) when attempting to meet their 2010 CBD Aichi protected area commitments, it is critical that nations focus on protecting those terrestrial, inland waters and marine areas that have the best chance of halting and reversing biodiversity loss and thus contribute to Goal A of the K‐M GBF. Here we provide a review on the type of areas that nations need to prioritise when implementing Target 3 that relates to area ‘quality’: areas of particular importance for biodiversity and ecosystem functions and services, are effectively conserved and managed through ecologically representative, well‐connected and equitably governed systems . We show that data is available for 12 distinct biodiversity conservation and ecosystem service elements that can be mapped and, if conserved, will (with appropriate management) help meet the broad intention of Target 3. We highlight examples of the planning methods available that can be utilized so these areas can be targeted for protection. We discuss issues related to trade‐offs regarding how to prioritise amongst them as well as to operationalise some of the vaguer concepts like ‘representation’ and ‘ecosystem functions and services’ so that they achieve the best outcomes for biodiversity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».