Unpacking OECMs: Pathways for Effective Implementation and Operationalization in Asia
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the operationalization of Other Effective Area-Based Conservation Measures (OECMs) in Asia, highlighting their transformative potential for achieving inclusive biodiversity conservation, climate resilience, and sustainable development goals.It also emphasizes the potential of OECMs to advance the reporting of Target 3 of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KM-GBF), showcasing their role in advancing integrated, area-based conservation approaches across diverse ecosystems.Drawing on over a decade of collaborative efforts facilitated by the Asia Protected Areas Partnership (APAP), especially focusing on OECMs since 2023, the study synthesizes insights from national dialogues in Bangladesh, Thailand, Vietnam, Sri Lanka and the Republic of Korea, along with an APAP regional workshop on OECMs in Japan.It identifies key challenges in governance, spatial integration, and monitoring and proposes actionable solutions tailored to the region's socio-political and ecological contexts.Emphasizing the integration of participatory governance models, advanced monitoring frameworks, and cultural and socio-economic values, the paper situates areas reporting as OECMs as pivotal towards enhancing ecological connectivity and fostering inclusive conservation strategies.By aligning global guidance with regional, national, and local realities, this study provides a roadmap for effectively operationalizing OECMs in Asia and beyond.
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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 | 0,077 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».