Assessing coverage of the Monitoring Framework of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework and opportunities to fill gaps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) is the most ambitious agreement on biodiversity conservation and sustainable use to date. It calls for a whole-of government and whole-of-society approach to halt and reverse biodiversity loss worldwide. The Monitoring Framework of the GBF lays out how Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD) are expected to report their progress. A CBD expert group provided guidance on its implementation, including a gap analysis to identify the strengths and limitations of the indicators in the Monitoring Framework. We present the results of the gap analysis, highlight where more work is needed and provide recommendations on implementing and improving monitoring to allow effective and comprehensive tracking of the GBF’s ambition. We find that with the headline and binary indicators, which Parties are required to use, the Monitoring Framework fully covers 19% of the GBF’s ambition and partially covers an additional 40%. Including disaggregations of the headline indicators improves coverage to 22% fully and an additional 41% partially. Adding optional (component and complementary) indicators brings full coverage to 29% with an additional 47% partial coverage. No indicators are available for 12% of the GBF. In practice, the coverage of the Monitoring Framework will depend on which indicators (headline and binary as well as component and complementary) and disaggregations are used by countries. Disaggregations are particularly relevant to monitor the cross-cutting considerations defined under section C. Substantial investment is required to collect the necessary data to compute indicators, infer change, and effectively monitor progress. We highlight important next steps to progressively improve the efficacy of the Monitoring Framework.
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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 | 0,054 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».