Community-led marine OECMs: Assessing enabling regulatory frameworks and potential cases in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The Convention on Biological Diversity’s Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (KM-GBF) calls for conserving at least 30 percent of the planet through protected areas or Other Effective Area-based Conservation Measures (OECMs) by 2030. OECMs can complement Marine Protected Areas by recognising diverse forms of management delivering biodiversity benefits regardless of their objectives. A key barrier to their implementation is a lack of legal clarity on OECM identification, recognition, and monitoring at the national level. To address this, we examine Indonesia’s marine and forestry regulations in the context of OECM criteria, identifying opportunities to adapt existing policies to support the recognition of community-led marine areas as OECMs. These regulations generally align well with Criterion A (non-protected area) and Criterion B (active governance), but gaps remain in addressing effectiveness in conserving biodiversity (Criterion C) and associated ecosystem services and socio-cultural values (Criterion D). Building on this analysis, we evaluated three Locally Managed Marine Areas in Indonesia to assess how the OECM framework could support on-ground management practices. These case studies showed conservation effectiveness, with increases in resource availability (e.g. >65% more catch in two sites). Our findings underscore OECMs’ potential as inclusive, adaptable models for advancing biodiversity targets in Indonesia and beyond.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».