Little progress in ecoregion representation in the last decade of terrestrial and marine protected area expansion leaves substantial tasks ahead
Notice bibliographique
Résumé
Adequate representation of biodiversity in protected area networks is a prerequisite for successful conservation. Aichi Target 11 of the Convention on Biological Diversity called for 17% of land area and 10% of marine area to be conserved in ecologically representative protected areas by 2020. We assess progress in protecting terrestrial and marine ecoregions for the decade 2011-2020, when the Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020 was in effect. Using spatial analyses and the Mean Target Achievement metric, which indicates the degree to which a given representation target has been achieved, we analyze protected area coverage in nine countries from all continents, with a total of 173 terrestrial and 64 marine ecoregions. Results show that there is little evidence that the countries studied have strategically protected underrepresented ecoregions in the 2011-2020 decade. Although 170.000 km² of terrestrial and 3 million km² of marine reserves have been designated during this period in the nine countries investigated, about half of their terrestrial and marine ecoregions remain poorly protected in 2020. Our findings reinforce that targeted action is needed to adequately protect ecoregions in order for the new Kunming-Montreal target 3 to be more successful than Aichi target 11. The methodology presented allows for ongoing evaluation, identification of gaps, and monitoring of countries’ progress towards global and national targets for ecological representation and is applicable to any biodiversity surrogate beyond ecoregions and any country or region of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».