A new indicator for the Kunming–Montreal Global Biodiversity Framework: Capturing non-monetary benefit data from access and benefit-sharing agreements
Notice bibliographique
Résumé
The 2022 Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KMGBF) moves international efforts to conserve biodiversity into a quantitative era. Fair and equitable benefit-sharing is one of the three objectives of the Convention on Biological Diversity, which means that to achieve the KMGBF, its parties will need to begin quantifying the benefits received from access and benefit-sharing (ABS). This mandate represents a big challenge as countries will need to begin to measure both monetary and non-monetary benefits from ABS agreements. Non-monetary benefits, in particular, can be more difficult to measure than monetary benefits, resulting in lower scientific understanding and integration of scientific results into national policy choices. In the present article, we propose a new methodology to deliver data to the KMGBF on non-monetary benefit-sharing indicators using scientific publications that cite ABS permits and put forth recommendations for improving the visibility of non-monetary benefits.
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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 | 0,021 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».