Supporting the Implementation of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework Through the Added Value of the IUCN Green List Standard
Notice bibliographique
Résumé
The IUCN Green List of Protected and Conserved Areas Standard provides an internationally recognized sustainability benchmark for assessing whether protected and conserved areas, including other effective area-based conservation measures (OECMs), are governed equitably, adequately designed and planned, effectively managed, and capable of delivering successful conservation outcomes.Comprising 17 criteria, the Green List Standard supports the implementation of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KM-GBF) by establishing pathways for improvement, investment, and community participation aligned with KM-GBF targets.Sites that meet the Green List Standard contribute to Target 3 and can be reported by Parties as part of their National Biodiversity Strategies and Action Plans (NBSAPs).Furthermore, the Green List certification process directly enhances the planning, management, and conservation outcomes of candidate sites.This paper presents the IUCN Green List Standard as an evidence-based assurance mechanism, offering diagnostic tools and knowledge products to strengthen conservation efforts and bridge critical capacity gaps.By mapping the Green List criteria to KM-GBF targets, we demonstrate how the Standard contributes to achieving KM-GBF objectives, providing examples of supporting resources that offer scientifically validated management guidance for protected areas and OECMs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».