NESP RL Project 3.17 - Improving environmental outcomes on conserved and managed lands
Notice bibliographique
Résumé
The Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework (GBF) of the UN Convention on Biological Diversity (CBD) outlines key goals and targets that specifically acknowledge the importance of protecting, conserving and managing land and water effectively. While protected areas are well understood and studied, conserved and managed lands and their role in delivering environmental and social outcomes are not. To this end, ‘other effective area-based conservation measures’ (OECMs; termed ‘conserved areas’ in Target 3 of the GBF) will contribute alongside protected areas to meet area-based measures of 30% of land and sea by 2030. Similarly, managed areas which surround and connect protected and conserved areas are essential for meeting the broader goal that the integrity, connectivity and resilience of ecosystems are maintained and enhanced. Protected, conserved and managed areas will necessarily work in tandem to improve landscape-scale habitat quality and connectivity and, ultimately, overall persistence of biodiversity. This project will review private-land conservation programs against the draft Australian OECM framework criteria to indicate the types of programs that are likely to qualify. Based on this review, programs that are near OECM standard but that fall short on key criteria, such as actively managing for biodiversity outcomes, will be considered for place-based research. Within programs, the research will design and deploy interventions to support landholders to manage their land consistent with OECM criteria and track the outcomes of this management over time to demonstrate enduring biodiversity outcomes. The research will demonstrate if the hypothesised benefits to both biodiversity and participants of these programs (e.g. increased nature connectedness) hold true. If our findings are positive, we expect these interventions could be added to private-land conservation programs in other jurisdictions.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».