Coverage and beyond: how can private governance support key elements of the Global Biodiversity Framework’s Target 3?
Notice bibliographique
Résumé
A vast cross-societal effort will be needed to achieve the ambition of protecting and conserving 30% of the earth’s lands and oceans by 2030, as called for in Target 3 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. While focus is often given to the 30% coverage aspect of this target, other elements – on the location and effectiveness of protected and conserved areas – are equally important. As the implementation of Target 3 progresses, it is increasingly acknowledged that non-profit organisations, for-profit organisations, and individual landowners play a key role by choosing to manage their lands and waters to deliver conservation outcomes. However, privately protected and conserved areas lack recognition by many governments charged with reporting progress on the target. For countries and territories where these areas have been reported, we use the World Database on Protected Areas to explore their contribution towards elements of Target 3, particularly coverage, connectivity and ecological representation. In addition, we explore how privately governed ‘other effective area-based conservation measures’ contribute to Target 3 in countries and territories where they have been identified. Our results demonstrate that privately protected and conserved areas play a significant role in some countries’ efforts to meet Target 3. Since these areas are known to be under-reported, we stress the need for scaled up efforts for their recognition and documentation. This is vital not only for Target 3 tracking and implementation, but to ensure private actors receive appropriate recognition and support for their role in tackling the biodiversity and climate crises.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».