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Enregistrement W4405978395 · doi:10.1016/j.gecco.2024.e03385

International cooperation for a biodiverse future: Opportunities and challenges under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework

2025· article· en· W4405978395 sur OpenAlexaboutno aff
Zhijun Zhang, Teng Ma, Huirong Liu, Zhengkai Mao

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityEnvironmental resource managementGeographyBiodiversity conservationEnvironmental planningEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KM-GBF) is the latest outcome of the 15th Conference of the Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD COP 15), marking a historic achievement in shaping the global biodiversity conservation agenda post-2020. The KM-GBF balances ambitious goals with pragmatic implementation plans, such as establishing clear timelines and mobilizing financial resources, aiming to quickly reverse the ongoing trend of global biodiversity loss. Therefore, this review aims to explore the opportunities and challenges within the international cooperation mechanism established under the KM-GBF. Through a textual analysis of the KM-GBF, the legal framework supporting its international cooperation mechanism was clarified. Moreover, building on the innovative practices that emerged from the implementation of the KM-GBF, novel concepts and approaches in international cooperation for biodiversity conservation were identified, summarized, and highlighted. Ultimately, the practical challenges encountered during the implementation process, including funding shortfalls, technology transfer barriers, and the divergence of interests between developed and developing countries, were addressed, offering recommendations to guide future policy-making and execution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0080,016
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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