Scaling Biodiversity Conservation Efforts: An Examination of the Relationship Between Global Biodiversity Targets and Local Plans
Notice bibliographique
Résumé
Cities have a critical role to play in meeting global-scale biodiversity targets. Urban socio-ecological systems connect human and ecological well-being. The outsized impact of cities reaches well-beyond their geographic borders through cultural, ecological, and economic interactions. Although cities account for just 2% of the earth's surface, they host over half of the human population and are responsible for 75% of consumption. The Parties to the Convention on Biological Diversity (CBD) and others have acknowledged the important role cities can play in achieving global targets. In response, at least 110 cities have produced plans focused on biodiversity, but we do not know the extent to which these city plans align with global targets or what role they play in achieving these targets. Here, we explore the relationship between global biodiversity conservation targets and local biodiversity plans to identify how elements at the two scales align or diverge. We compared the CBD Strategic Plan 2011–2020 (Aichi Targets) with 44 local biodiversity plans (often called LBSAPs) from cities around the world. We analyzed more than 2,800 actions from the local plans to measure the relationship with these global targets. Our results show how local approaches to biodiversity conservation can inform post-2020 global frameworks to improve coordination between global and local scale processes. We identify actions particular to the local scale that are critical to conserve global biodiversity and suggest a framework for improved coordination between actors at different scales that address their respective roles and spheres of influence.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».