Genetic diversity targets and indicators in the CBD post-2020 Global Biodiversity Framework must be improved
Notice bibliographique
Résumé
The 196 parties to the Convention on Biological Diversity (CBD) will soon agree to a post-2020 global framework for conserving the three elements of biodiversity (genetic, species, and ecosystem diversity) while ensuring sustainable development and benefit sharing. As the most significant global conservation policy mechanism, the new CBD framework has far-reaching consequences- it will guide conservation actions and reporting for each member country until 2050. In previous CBD strategies, as well as other major conservation policy mechanisms, targets and indicators for genetic diversity (variation at the DNA level within species, which facilitates species adaptation and ecosystem function) were undeveloped and focused on species of agricultural relevance. We assert that, to meet global conservation goals, genetic diversity within all species, not just domesticated species and their wild relatives, must be conserved and monitored using appropriate metrics. Building on suggestions in a recent Letter in Science (Laikre et al., 2020) we expand argumentation for three new, pragmatic genetic indicators and modifications to two current indicators for maintaining genetic diversity and adaptive capacity of all species, and provide guidance on their practical use. The indicators are: 1) the number of populations with effective population size above versus below 500, 2) the proportion of populations maintained within species, 3) the number of species and populations in which genetic diversity is monitored using DNA-based methods. We also present and discuss Goals and Action Targets for post-2020 biodiversity conservation which are connected to these indicators and underlying data. These pragmatic indicators and goals have utility beyond the CBD; they should benefit conservation and monitoring of genetic diversity via national and global policy for decades to come.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».