Trends and dynamics of philanthropic funding for biodiversity conservation in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Implementation and funding mechanisms to reverse biodiversity loss formed the core of the discussion focusing on the Post‐2020 Global Biodiversity Framework (“the Framework”), at the 15th Conference of Parties at the Convention on Biological Diversity hosted by China. Before financial support emerged from the private sector in China, biodiversity conservation had primarily been financed by the government. By the end of the 20th‐century international nongovernmental organizations and China's local philanthropists began to launch pilot programs in the country. In the past 5 years, biodiversity conservation across China has received CNY 1.757 billion (approximately $279 million) from the philanthropy sector. It represents the largest‐ and fastest‐growing share (69%) of environmental philanthropic funding; however, it accounted for <1% of all the philanthropic in all sectors nationwide. We suggested Foundations and NGOs review and adjust their strategies to align with the Kunming‐Montreal global biodiversity framework. Proactive connection and engagement with the philanthropies is required to expand its contributions while providing better pathways and support mechanisms for philanthropic funding for biodiversity conservation. Despite the philanthropic funding provided has been relatively modest over the past few decades, the philanthropic organizations have achieved significant positive results for biodiversity conservation in China. However, the funding for biodiversity conservation falls far short of what is needed to achieve the goals under the Kunming‐Montreal global biodiversity framework. This study provides a comprehensive overview of biodiversity philanthropic funding in China. Based on the collection of data related to environmentally relevant grants provided by companies, foundations, and individuals, we conducted a visualization analysis to reveal China's philanthropic funding flows between 2016 and 2020 in China. The profiles of donors and the receipts of the funding have been described.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».