Addressing the policy and business drivers of global freshwater biodiversity loss
Notice bibliographique
Résumé
While they are important, local or catchment-level conservation efforts are by themselves unlikely to bend the curve of dramatic global-scale biodiversity loss in rivers, lakes, and freshwater wetlands. Other interventions will also be required, especially those that address the underlying socio-economic drivers of freshwater ecosystem degradation. Such drivers often manifest through decisions made at national or international scales by policymakers and business leaders in sectors including water resource management, agriculture and food production, energy generation, and inland fisheries. Few analyses have traced the impacts of such decisions on freshwater ecosystems and biodiversity, and the evidence base provides scant insight into effective approaches for addressing these underlying drivers. We begin to address this strategic knowledge gap by describing key policy and business sectors that the conservation and science communities should engage to address the systemic drivers of global freshwater biodiversity loss. Drawing on diverse experiences of international policy and business discourses and applied freshwater sciences, we provide an overview of international sector-specific risks and opportunities for freshwater conservation and propose potential priorities for engagement. We reflect on actions the freshwater sciences community can take to respond to these risks and opportunities, and we suggest priorities to shape a more systemic, driver-focused approach to freshwater conservation research that can support the integration of freshwater biodiversity considerations into policy and business decisions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».