Advances and prospects in research on other effective area-based conservation measures (OECMs)
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Other effective area-based conservation measures (OECMs) are becoming an essential complement to the traditional system of protected areas, playing a critical role in global biodiversity conservation.This study aims to provide a comprehensive analysis of the development trajectory and current research on OECMs, focusing particularly on their advancements and unique characteristics in China.It further explores the future prospects of OECMs in China under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework.Progress: In recent years, the continuous policy advancements regarding OECMs worldwide underscore the international community's recognition of their significant role as a supplementary tool in global biodiversity conservation strategies.From conceptualization to practical implementation, OECMs have undergone a process of deepening and refinement, emerging as a key mechanism for addressing biodiversity loss and ecosystem degradation.Globally, systematic studies have been conducted on the criteria, procedures, and methodologies for identifying OECMs, as well as on their governance and long-term effectiveness.Perspectives: Despite the growing international recognition of OECMs, their effective implementation and monitoringcontinue to face significant challenges that require urgent attention.This study explores future development pathways for OECMs within the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, with a particular focus on accelerating their mainstreaming, enhancing biodiversity conservation effectiveness through robust monitoring and evaluation mechanisms, establishing clear de-designation procedures, fostering cross-sectoral collaboration and multi-stakeholder governance, and advancing research and formal recognition of marine OECMs.These efforts aim to contribute to the refinement of biodiversity conservation strategies in China and globally, providing a scientific basis for the effective integration of OECMs into broader conservation frameworks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».