From Commitments to Action: Advancing Community Rights-Based Approaches to Achieve Climate and Conservation Goals
Notice bibliographique
Résumé
A large proportion of the world’s remaining high-biodiversity and carbon-rich lands, forests and waters are held by Indigenous Peoples, local communities, and Afro-descendant Peoples, and a robust body of evidence demonstrates the positive environmental outcomes of their governance of these resources. Growing recognition of these roles and contributions is reflected in a range of international commitments, such as the new language on the rights of Indigenous Peoples and local communities adopted in the Kunming-Montréal Global Biodiversity Framework (GBF), commitments regarding Indigenous and community rights in international forest and climate initiatives, and significant funding pledges from climate and conservation donors. However, translating this emerging support into tangible actions with clear and practical meaning for local peoples remains a serious challenge. Long histories of colonialism, dispossession and fortress conservation have marginalized the rights, governance and knowledge of Indigenous Peoples and local communities, leaving persistent structural barriers that risk undermining global efforts to advance human rights-based approaches to climate and conservation. While paradigms have begun to change, more deliberate and concerted actions will be needed to overcome these barriers and elevate rights and community leadership in responses to the global environmental crisis. Without such transformations, the push to achieve climate and biodiversity goals risks following well-established top-down pathways, leading to further marginalization of those on the front lines, the continued infringement of their rights, and failure to stem climate change and biodiversity loss.
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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 | 0,043 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,056 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».