African biodiversity genomics in the era of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework: Ethical, Legal, and Social Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The African BioGenome Project (AfricaBP) is a Pan-African initiative which aims to improve food systems and conservation through genomics, and ensure data sharing and benefits. The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF) is one of the frameworks of the Convention on Biological Diversity which seeks to reduce threats to biodiversity, ensure sustainable use of biodiversity as well as equitable sharing of benefits. AfricaBP’s objectives and activities are closely aligned with the goals of the KMGBF. However, implementing genomic research in the African context presents unique ethical, legal and social challenges and benefits. Here, we explore the alignment between the AfricaBP and the KMGBF, focusing on the potentials for genomics to drive biodiversity conservation and food security across Africa. We critically examine the ethical, legal, and social implications (ELSI) and related challenges associated with implementing the KMGBF. In response to these challenges, and to strengthen AfricaBP’s capacity to implement the KMGBF goals, we make specific recommendations such as, amongst others, the creation of clear policy and legal frameworks, implement transparent monitoring and reporting mechanisms, and ensure interoperability of key regulatory instruments in biodiversity conservation. We also discuss how AfricaBP integrates the theory of change in its activities to enhance the implementation of the KMGBF by strengthening biodiversity data infrastructure, creating awareness via communication and capacity-building whilst empowering local communities, promoting gender diversity in the African biodiversity genomics landscape, facilitating research and innovation by advancing ethical and legal frameworks, and understanding access and benefit-sharing and KMGBF through roundtable meetings, survey development and analysis.
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 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 | 0,032 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,048 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| 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 ».