Avoid Cherry‐Picking Targets and Embrace Holistic Conservation to Pursue the Global Biodiversity Framework
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Global Biodiversity Framework (GBF) marked a renewed commitment to addressing the global biodiversity crisis. This framework of four goals and 23 interim targets is intended to guide and accelerate conservation efforts over the next 25 years and is more ambitious than its predecessor, the Aichi 2020 targets. However, the pursuit of multilateral agreements is dependent upon national pledges, and the limited success of the Aichi targets shows that national pledges are of little worth without aligned (sub)national action. We assessed the submitted National Biodiversity Strategy and Action Plans of several member countries to determine their alignment with the bold ambition of the GBF. We find a lack of alignment between the GBF and country submissions across many targets, with the notable exception of Target 3—commonly interpreted as increasing protected area coverage to 30% by 2030. Reflecting on the submissions, recent developments, and our collective experience, we outline key considerations that could help guide future submissions and implementation strategies. We caution against cherry‐picking specific targets, highlighting that an overemphasis on Target 3 will fail to achieve the overarching vision of living in harmony with nature. This requires a more holistic and inclusive approach to conservation and a focus on the full suite of GBF targets.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».