An operational framework to map Essential Life Support Areas (ELSAs) for biodiversity, climate, and sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Almost all countries are making increasingly bold commitments to halt and reverse biodiversity loss, minimise the impacts of climate change, and transition to more sustainable development. The effective achievement of many of these commitments relies on integrated spatial planning frameworks that are adaptable to national circumstances, priorities and capabilities. This need is formally recognized by Target 1 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF), which specifies that all areas should be under such planning. Here, we describe the development and application of an operational framework for national-level integrated spatial planning: Essential Life Support Areas (ELSAs). This framework facilitates the identification of areas that - if protected, restored, or sustainably managed - can support the achievement of national commitments to biodiversity, climate, and sustainable development. The process of mapping ELSAs relies heavily on leadership by national experts and stakeholders and the integration of spatial data using systematic conservation planning tools. We showcase the ELSA process carried out for Ecuador, where the use of real-time scenario analyses enabled diverse stakeholder groups to collaborate to assess national priorities for nature, climate, and sustainable development, view trade-offs and synergies, and arrive at a spatial plan to guide national action. ELSA presented an actionable approach for Ecuador, and 12 other pilot countries, to create a spatial plan aimed at fulfilling their national and international commitments to nature, including to the GBF.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».