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Enregistrement W4388009543 · doi:10.1002/inc3.24

Priorities for protected area expansion so nations can meet their Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework commitments

2023· article· en· W4388009543 sur OpenAlexaboutno aff
James Watson, Rubén Venegas‐Li, Hedley S. Grantham, Nigel Dudley, Sue Stolton, Madhu Rao, Stephen Woodley, Marc Hockings, Karl Burkart, Jeremy S. Simmonds, Laura J. Sonter, Rachakonda Sreekar, Hugh P. Possingham, Michelle Ward

Notice bibliographique

RevueIntegrative Conservation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvention on Biological DiversityBiodiversityEnvironmental resource managementDiversity (politics)Ecosystem servicesEnvironmental planningConventionBusinessGlobal biodiversityQuality (philosophy)EcosystemGeographyPolitical scienceEcologyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations73
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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