Key issues and advancement strategies for China’s OECMs in alignment with the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims: The 15th Meeting of the Conference of the Parties (COP15) to the United Nations Convention on Biological Diversity (CBD) proposed the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework and "3030 target" with the most attention.Other effective area-based conservation measures (OECMs) are widely recognized as a cost-effective new type of conservation management tool that can achieve the 3030 targets by significantly increasing the protected areas on land and in the ocean while considering social and economic factors.The study takes the compliance work under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework as the background in China, seizes the relevant requirements of the Third Plenary Session of the 20th Central Committee of the Communist Party of China as an opportunity, leverages the characteristic advantages of OECMs and China's institutional advantages, then analyzes the current status of China's OECMs actions to identify key issues in advancing OECMs implementation (including significant opportunities and practical challenges), finally proposes strategic recommendations for advancing the work.Results: Key opportunities for OECMs implementation in China lie in closely aligning with the integrated optimization goals of the "ecological-living-production spaces", proactively identifying OECMs types that not only achieve conservation outcomes under government leadership but also attract market participation.By leveraging their advantage of balancing production, living, and ecological needs, which makes them more appealing under market economy •保护与治理对策• 昆蒙框架如何在中国体制下成为主流工作目标专题 王晓倩和邓毅: 与《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》衔接的中国OECMs关键问题与推进策略 2025年 | 33卷 | 3期 | 24569 | 第2页 conditions, these OECMs can effectively address current shortcomings such as lack of funding and insufficient specialized planning support.The practical challenges in the implementation of OECMs in China include unclear identification authorities and procedures, unaligned identification criteria and policy frameworks, insufficient financial and technical incentives for social participation, and the lack of research and promotion of the Chinese model.Proposed strategies include clarifying the identification authorities and procedures for OECMs at the national level, developing adaptive criteria and OECMs management guidelines, encouraging diversified social participation and financing mechanisms for OECMs, and initiating cost-benefit research on OECMs as a model with Chinese characteristics. Conclusion & Recommendation:In the logical analysis of key issues and corresponding advancement strategies for OECMs implementation in China, the conclusions of this study are illustrated through typical cases, reflecting a novel perspective that integrates scientific research, policy analysis, and practical experience.This study anticipates leveraging the distinctive features of China's institutional framework-clear objectives, effective measures, robust safeguards, and rigorous oversight-to strategically harness OECMs, thereby supporting the achievement of China's implementation goals and fostering a new model for fulfilling its commitments.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».