Achieving the 30 by 30 Biodiversity Target in Canada Through Indigenous Protected and Conserved Areas by Recognizing Indigenous Rights
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s commitment to the United Nations Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF)’s target three is protecting 30% of land and waters by 2030. In 2024, only 13.7% of terrestrial and 14.7% of marine areas are protected and conserved areas (PCAs), necessitating an additional 1.6 million square kilometers (sq km) of land and 0.8 million sq km of ocean. Our GIS-based research indicates Indigenous protected and conserved areas (IPCAs) hold significant potential to bridge this gap. Currently, four Indigenous-governed IPCAs protect only 0.05% of land in Canada. These IPCAs are on modern treaty lands. Canada’s vast peatlands are excluded from PCAs, despite the peatlands’ ecological integrity, abundance of Indigenous food sources, and importance for climate change, due to mining interests on greenstone belts. This requires Indigenous-led governance of IPCAs, independent of the Crown's control, to qualify for the GBF target, advance reconciliation, and implement the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP). By recognizing Indigenous self-determination and self-government, protecting half of all peatlands alongside all proposed IPCAs would enable Canada to achieve its 30 by 30 GBF target and safeguard critical habitats.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».