Modeling of in support of long-term pathways and EU policies for bending the curve of biodiversity loss
Notice bibliographique
Résumé
Reversing the declines in biodiversity trends is a widely adopted goal, reflected in both the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, and the EU 2030 Biodiversity Strategy. In this presentation, we will show two examples of how models and scenarios can be mobilized to provide support to achieving these goals in the context of the broader sustainable agenda. In a first example, multiple economic and biodiversity models are used to assess long-term, global scale, pathways aiming to explore whether—and how—humanity can reverse the declines in terrestrial biodiversity caused by habitat conversion reverse global biodiversity losses (Leclere et al, 2020). The results show that i) immediate efforts of unprecedented ambition and coordination could enable reversing the global terrestrial biodiversity trends caused by habitat conversion, and ii) that an integrated approach, combining increased protection and restoration efforts with sustainable production and consumption measures, is essential to not only enable a bending of global biodiversity trends before 2050, but also limit trade-offs and harness synergies with other sustainable goals. In a second example, we will demonstrate how models and scenarios are also mobilized to support policy design at the EU scale, with an application focusing on assessing the land use, LULUCF emissions and biodiversity implications of EU climate (e.g., Fitfor55 package and LULUCF regulation) and biodiversity (e.g., Nature Restoration Law) and their interactions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».