Decisão 15/4 do Marco Global da Biodiversidade Kunming-Montreal: análise da repartição de benefícios no Brasil
Notice bibliographique
Résumé
O presente artigo científico investiga as implicações e contradições do ordenamento jurídico ambiental em relação ao conhecimento e às populações tradicionais, bem como à biodiversidade. O objetivo é analisar os marcos legais nacionais e internacionais, destacando a Convenção sobre Diversidade Biológica, o Protocolo de Nagoya e a Decisão 15/4 do Marco Global de Biodiversidade Kunming-Montreal, e examinar a política de repartição de benefícios no Brasil. Utilizando um método dedutivo e qualitativo, a pesquisa se baseia em revisão bibliográfica e documental. Os resultados revelam que, embora existam avanços nas normas internacionais, a legislação brasileira, especialmente a Lei nº 13.123/2015 e o Decreto nº 8.772/16, apresenta limitações que dificultam a repartição justa e equitativa dos benefícios, priorizando interesses econômicos e desconsiderando os direitos das comunidades tradicionais. Conclui-se que é necessário reexaminar a legislação brasileira para alinhá-la com os princípios internacionais, promovendo a justiça e equidade na repartição de benefícios e protegendo os conhecimentos e patrimônios genéticos das comunidades. Este artigo contribui para o aprimoramento das políticas de proteção e repartição de benefícios de conhecimentos tradicionais associados e recursos genéticos no Brasil.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».