Protect the Integrity of CITES: Lessons From Japan's IWC Withdrawal to Keep Polarization From Tearing CITES Apart
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Unsustainable wildlife trade is a major driver of global biodiversity loss. Effective wildlife trade governance is critical for conservation and requires international cooperation and coordination to regulate an industry valued at hundreds of billions of dollars a year. Yet, due to increasing polarization over consumptive wildlife use, certain countries have become disenfranchised by the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES), the primary mechanism for regulating international wildlife trade. Tensions within CITES are rising over the elephant ivory and rhino horn trade, where polarization has pushed ten Southern African Development Community countries to suggest an outright withdrawal from CITES. The denunciation of CITES by such a large and ecologically significant bloc would substantially weaken the integrity, credibility, and stature of the Convention. There is a contemporary precedent to reference: Japan left the International Whaling Commission (IWC) in 2019 due to polarization over commercial whaling. Here, we examine the common threads between these two cases: changing organizational ethos, polarization amongst members, influence of non‐state actors, and loss of decidability for dissenting nations. Taking critical lessons from Japan's IWC withdrawal, we propose various options for structural reforms in CITES to restore decidability, enable equitability, and implement inclusive decision‐making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».