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Enregistrement W4408522727 · doi:10.47348/slr/2024/i2a2

Learning from protected areas – Distilling lessons for a potential future OECM statutory framework in South Africa

2024· article· en· W4408522727 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Paterson

Notice bibliographique

RevueStellenbosch Law Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory lawPolitical scienceEnvironmental planningGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As 2030 rapidly approaches, governments are grappling with how, within the short remaining timeframe, to meet their commitments under the Convention on Biological Diversity’s Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. The Global Biodiversity Framework’s Target 3 commits governments to incorporate at least 30% of their territory in two main forms of area-based instruments: protected areas and other effective area-based conservation measures (“OECMs”). The former are relatively well understood. The origins of the international system for protected areas dates back several decades. There exists extensive international guidance highlighting, amongst many things, the important role and influence of law on protected areas. This has in turn informed the domestic development, implementation and refinement of protected areas legislation in many countries. In stark contrast, OECMs are a far newer phenomenon. The concept was only formally defined in 2018 and no international guidance exists framing the role and influence of law on OECMs. Owing to their contemporaneity, governments are still in the process of contemplating how to provide for the domestic recognition of OECMs. Some commentators have called for deeper reflection on the role and influence of law in enabling, securing, regulating and supporting OECMs. Three potential reasons underpin these calls, namely that both constitute area-based instruments with the majority of their definitional elements being very similar in nature; if law has historically had an important role and influence on protected areas, lessons could potentially be drawn from this experience in the context of OECMs; and both count towards the same 30×30 target, with the inherent logic being that to ensure some measure of equivalence and consistency in treatment, both must be enabled, secured, regulated and supported through law. Using South Africa as a case study, the article explores lessons that could be learnt from the implementation of, and reforms to, the country’s protected areas legislation, for any future OECM statutory framework. The discussion of these potential lessons is broken down under an array of themes, namely system planning and site selection; recognition and long-term security; governance diversity; management, monitoring and reporting; and financing and incentives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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