Otras medidas eficaces de conservación basadas en áreas (OMEC) para la conservación y el uso racional de los humedales
Notice bibliographique
Résumé
El papel y la importancia de las otras me didas eficaces de conservación basadas en áreas (OMEC) han sido reconocidos formalmente a escala internacional por las Partes Contratantes del Convenio sobre la Diversidad Biológica (CDB) a través de la decisión 14/8 (que incluye los criterios para la identificación de las OMEC) a lo que se añaden las orientaciones inter nacionales de la UICN sobre las mejores prácticas para identificar, reconocer, supervisar e informar sobre las OMEC, incluida una herramienta de selección de sitios gestionados como OMEC. Esta Nota Informativa tiene por objeto ayudar a las Partes Contratantes en la Convención sobre los Humedales a iden tificar y utilizar las OMEC como mecan ismo para promover la conservación y el uso racional de los humedales y contribuir al cumplimiento de los compromisos contraídos en virtud de la Convención (incluido su Plan Estratégico), la meta 3 (y otras metas) del Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming-Montreal, y en el marco de otros acuerdos ambientales multilaterales y otros procesos internac ionales, por ejemplo, los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».