The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework: what it does and does not do, and how to improve it
Notice bibliographique
Résumé
The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) marks one of the most ambitious environmental agreements of the 21st century. Yet despite the ambition, and the considerable change in approach since negotiating its predecessor (the 2025 Vision and Aichi targets), the many pressures, including working through a global pandemic mean that the final agreement, despite several years of delay, is weaker than might have been hoped for. The GBF provides a set of four goals, composed of 23 targets (and a series of supporting annexes) which explore the options for conservation, restoration and sustainable use of biodiversity, and the mobilisation of necessary resources to maintain life on Earth. In this perspective we systematically examine the composition of the GBF, exploring what the targets lack and what weaknesses exist in text. We also detail the link between the targets and the key indicators which can be used to track success toward fulfilling the targets. We offer key recommendations which could help strengthen the application of various targets, and show where the indicators could be improved to provide more detailed information to monitor progress. Furthermore, we discuss the association between targets and their indicators, and detail where indicators may lack the necessary temporal resolution or other elements. Finally, we discuss how various actors might better prepare for the successor to the GBF in 2030 and what has been learnt about the negotiating process, including lessons to help ensure that future agreements can circumnavigate issues which may have weakened the agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».