Notice bibliographique
Résumé
This Article examines the consequences of overharvesting biodiversity, focusing on its detrimental effects on biodiversity—on the biosphere, ecosystems, communities, populations, and individual organisms. It evaluates legal mechanisms designed to protect biodiversity from overharvesting and also considers legal mechanisms that lead to overharvesting to the detriment of biodiversity. The Article compares regulations and laws from multiple jurisdictions, including Europe, Oceania, Asia, Africa, and the Americas, and analyzes how these regulations and laws seek to curb overharvesting. Examples include the United States’s Endangered Species Act, Canada’s Wild Animal and Plant Protection Act, and the European Union’s Marine Strategy Framework Directive. International conventions such as the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (“CITES”) are also assessed for their success in protecting species from commercial overexploitation. Drawing from these case studies, this Article identifies best practices for preventing overharvesting and proposes strategies for more effective biodiversity conservation. These proposals necessitate the implementation of ecosystem-based approaches, adaptive environmental assessment and management techniques, and stronger regulatory enforcement to secure longevity and the survival of biodiversity despite overharvesting. This Article concludes by advocating for an international legal framework that promotes resource sustainability while maintaining biodiversity. This proposal integrates precautionary principles, cross-border cooperation, and equitable resource sharing to foster a future where human resource use no longer jeopardizes biodiversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».