Assessing the extent to which African wetland inventories can report to the global targets on biodiversity, including Goal A of the Global Biodiversity Framework
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands face global threats with estimates suggesting a loss ranging from 21% to 85% of their original extent. Africa’s wetlands, covering about 4.4% of the continent, provide crucial services to millions of people and harbour significant biodiversity. This study assesses African countries’ readiness for the Kunming−Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) through wetland inventories. It examines the progress made under the Aichi Targets for 2020, revealing 39% of reporting African countries indicating being on track for Aichi Target 11. Subsequently, the study explores wetland inventorying trends from national reports made to the Ramsar Convention from COP07 (1999) to COP14 (2022), showcasing increased membership and progress in African countries. Notable patterns emerge, revealing challenges in maintaining accurate inventories. Despite varying responses, 67% of African countries reported having a comprehensive wetland inventory at one point in the past 23 years. However, the wetland inventories are out of date, and critical information is not easily accessible, hampering accurate reporting on the current state of wetlands, and hindering informed decision-making for conservation and protection initiatives. Global datasets have contributed to reporting on wetland ecosystems; however, biodiversity-focused wetland typology systems like the IUCN Global Ecosystem Typology are crucial for a comprehensive understanding of wetland ecosystems.
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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 | 0,011 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».