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Enregistrement W4390573989 · doi:10.3233/epl-239014

The Advent of the 2023 “BBNJ” Agreement: A Preliminary Legal Analysis

2024· article· en· W4390573989 sur OpenAlexaboutno aff
Pascale Ricard

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Policy and Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionPreambleNegotiationTreatyBiodiversityPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental protectionGeographyLawEngineeringEnvironmental scienceEcologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 4 March 2023, the Member States of the United Nations agreed in New York on the text of a new treaty on biodiversity in areas beyond national jurisdiction (BBNJ or ABNJ) –in international maritime areas. It took marathon process spread over more than ten years of informal discussions, four years of formal negotiations and the final session of almost 36 hours. Rena Lee, the President of the intergovernmental conference, announced to the applause of the delegates that the ship had finally “reached the shore”. This new BBNJ Agreement, now signed by more than 80 countries, is a historic step for the conservation and sustainable use of marine biodiversity of areas beyond national jurisdiction. It is also in consonance with the objectives of the global Kunming-Montreal Biodiversity Framework adopted at CBD COP15 in December 2022. This article aims to provide a preliminary analysis of the environmental (preamble, principles and approaches, area-based management tools and environmental impact assessments) and economic (marine genetic resources, capacity building and transfer of marine technologies) content of the 2023 BBNJ Agreement, which are both the result of important compromises. It also seeks to underline the numerous remaining uncertainties and potential difficulties it raises, especially in terms of implementation and articulation with existing instruments and frameworks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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