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Enregistrement W4389302772 · doi:10.53892/tulf5751

Workshop Report: Advancing Community Rights in Area-based Conservation

2023· report· en· W4389302772 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Convention on Biological DiversityNegotiationPolitical scienceEnvironmental planningUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeAllianceEnvironmental resource managementBiodiversity conservationCapacity buildingAction (physics)BiodiversityGeographyConventionClimate changeEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Convention on Biological Diversity Conference of the Parties (COP15) held in late 2022 marked the adoption of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) and its main area-based conservation target, which calls for conservation of at least 30 percent of terrestrial, inland water, and coastal and marine areas by 2030 (commonly referred to as 30×30). Central to this target and to the Framework in general was the recognition of the significant contributions of Indigenous Peoples and local communities to biodiversity conservation. The adoption of the GBF has opened new opportunities and risks for implementing its area targets in keeping with community-led and rights-based approaches to conservation (RBAs). With the negotiations now concluded, it is essential to shift attention and action to the implementation and monitoring of RBAs for these area targets, especially at country levels. This also requires building increased mutual understanding and collaboration across key constituencies and organizations that can support rights-based conservation. In this context, Rights and Resources Initiative (RRI), Campaign for Nature (C4N), the ICCA Consortium, and the Global Alliance of Territorial Communities (GATC) organized a one-day workshop during the New York Climate Week, 2023 aiming to mobilize collaboration and action on RBAs for the implementation and monitoring of 30×30 targets. This report compiles the key message of this discussion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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