Trade and biodiversity loss: disentangling the complexities for effective policy action
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing policy emphasis on “harnessing trade for biodiversity” and “biodiversity-friendly trade.” However, achieving this requires a full understanding of the complexities involved. Biodiversity is a complex concept that encompasses a wide range of factors and influences. It cannot be measured in a straightforward manner and its evaluation depends on the specific context, scale, and time frame. Additionally, there are inherent tensions between the benefits of trade and the importance of maintaining biodiversity. The pursuit of trade often leads to greater agrosystem specialization, intensification, and concentration, which can harm ecosystem functions. Indeed, it is important to avoid oversimplification and exercise caution in advocating for “biodiversity-friendly” production and trade. This article critically examines the idea of “harnessing trade for biodiversity” and scrutinizes the intricate interplay between trade and biodiversity. It approaches the topic from an interdisciplinary perspective, considering trade policy vis-à-vis commodity trade economics and social-ecological system frameworks. By linking trade policy to various approaches in the “beyond growth” debate, we present an overview of different pathways to reconcile trade and biodiversity, ranging from fundamental reform to incremental changes.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,038 |
| Communication savante | 0,023 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».