Key conservation actions for European steppes in the context of the Post-2020 Global Biodiversity Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework (KM–GBF) envisions a world living in harmony with nature by 2050, with 23 intermediate targets to be achieved by 2030. However, aligning international policy and national and local implementation of effective actions can be challenging. Using steppe birds, one of the most threatened vertebrate groups in Europe, as a model system, we identified 36 conservation actions for the achievement of the KM–GBF targets and we singled out—through an expert-based consensus approach—ten priority actions for immediate implementation. Three of these priority actions address at least five of the first eight KM–GBF targets, those related to the direct causes of biodiversity loss, and collectively cover all the targets when implemented concurrently. These actions include (i) effectively protecting priority areas, (ii) implementing on-the-ground habitat management actions, and (iii) improving the quality and integration of monitoring programmes. Our findings provide a blueprint for implementing effective strategies to halt biodiversity loss in steppe-like ecosystems. Our approach can be adapted to other taxonomic groups and ecosystems and has the potential to serve as a catalyst for policy-makers, prompting a transition from political commitment to tangible actions, thereby facilitating the attainment of the KM–GBF targets by 2030.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».