The contribution of other effective area-based conservation measures (OECMs) to protecting global biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Nations recently agreed to set aside 30% of the planet by 2030 as conservation areas (the “30 × 30” goal) necessitating major expansions, not just of traditional protected areas like national parks, but also of ‘other effective area-based conservation measures’ (OECMs) – areas that provide de facto benefits to biodiversity despite conservation not being the primary management objective. But evidence for whether OECMs achieve positive biodiversity outcomes remains critically needed. Here we quantify how OECMs contribute to biodiversity conservation in the three high-biodiversity countries in which they have been extensively trialed. OECM performance varies across countries; those in South Africa align better with areas that a priori strategic planning identified as important for species conservation and key ecosystem services than those in Colombia and the Philippines. OECMs tend not to cover areas supporting regional connectivity in any of the countries. OECMs have potential to assist conservation, but policy, planning, and coordination at national and international levels would help ensure that new OECMs are strategically established and effectively managed to enhance outcomes for biodiversity conservation and ecosystem service provisioning. Many countries aim to protect 30% of their land and seas by 2030 using a mix of traditional protected areas and “other effective area-based conservation measures” (OECMs), which often prioritize local or non-conservation goals. This study shows that while OECMs reduced deforestation in Colombia and aligned well with conservation priorities in South Africa, they were less effective in the Philippines and generally did not enhance connectivity, highlighting the need for more strategic deployment.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».