Effective biodiversity monitoring requires FAIR data and FAIR models for FAIR indicators (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) [Policy Brief]
Notice bibliographique
Résumé
In this policy brief, we highlight the critical role of headline indicators in monitoring progress towards the goals of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF). We argue that to enhance the effectiveness of these and other indicators, we need to implement FAIR principles (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) across all components involved in indicator calculation—data, workflows, and indicators themselves. Key points include: FAIR Principles: The necessity for all data and methodologies to be openly shared and adhere to FAIR principles to facilitate collaborative monitoring efforts among Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD). Standardized Metadata: The importance of guidelines and standardized metadata to ensure consistent usage and interpretation of indicators, with new indicators developed following established standards. Support for Capacity Building: Continuous support is essential for building capacity and developing user-friendly tools to promote broader adoption of indicators across various countries. Implementation Infrastructure: A robust and interconnected data and informatics infrastructure is required to streamline the collection, harmonization, and sharing of biodiversity data and workflows. Policy Recommendations: We call for increased support for data repositories, the development of interconnected infrastructures, adherence to Open and FAIR principles, and the standardization of metadata to improve the usability of indicators. In conclusion, we advocate for a comprehensive and collaborative approach to biodiversity monitoring, emphasizing the need for standardization, transparency, and sustained support to effectively track and report on biodiversity changes globally. Funded by the European Union. B3 (Biodiversity Building Blocks for policy) receives funding from the European Union’s Horizon Europe Research and Innovation Programme (ID No 101059592).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,017 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».