Global status and emerging contribution of other effective area-based conservation measures (OECMs) towards the ‘30x30’ biodiversity Target 3
Notice bibliographique
Résumé
Other effective area-based conservation measures (OECMs) are sites outside of protected areas that deliver the effective, long-term conservation of biodiversity. Both protected areas and OECMs contribute to the implementation of the Global Biodiversity Framework’s Target 3, which calls for the conservation of 30% of marine, terrestrial and inland water areas by 2030. This paper provides the first global assessment of the contribution of OECMs to GBF Target 3. Between 2019 and 2023, 820 sites in nine countries and territories were reported to the World Database on OECMs, covering 1.9 million km 2 of the Earth’s surface and, in the terrestrial realm, contributing over 1% to the 30% coverage target. Notably, over 50% of reported OECMs are under governance by governments and less than 2% are governed by Indigenous peoples and local communities. In countries and territories that have reported OECMs, a far greater proportion of OECMs than protected areas are under shared governance (40.9% compared to 2.5%), and collaborative governance is the most common governance sub-type among reported OECMs. This paper finds that almost 30% of the 820 reported OECMs overlap with identified Key Biodiversity Areas, which are one global classification of areas of particular importance for biodiversity. With Target 3’s pressing deadline of 2030, there is an urgent need to scale up understanding and local to national engagement with the OECM framework, ensuring that it fulfills its potential to recognize diverse forms of equitable governance and effective conservation.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».