Creating a global kelp forest conservation fundraising target: A 14-billion-dollar investment to “help the kelp”
Notice bibliographique
Résumé
Kelp forests are vital marine ecosystems that support high biodiversity and provide essential economic and cultural services along one-third of the world's coastlines. However, many of these underwater forests are declining worldwide, prompting international initiatives to set ambitious conservation goals. The Kelp Forest Challenge, a global, grassroots initiative, aims to protect 3 million and restore 1 million ha of kelp by 2040. Achieving such area-based targets requires significant financial investment. Here we present the development of a global finance target for kelp forest conservation, formulated through a multi-stakeholder consultation and cost scenario analysis. We describe the methods used, including expert workshops and comparisons with analogous initiatives for coral reefs and mangroves. Three cost scenarios (low, medium, high) were identified for both kelp restoration and protection efforts based on global hectare targets and unit cost data. We estimate that total funding needs range from approximately $1.9 billion to $58 billion (USD), depending on cost assumptions. By using the middle cost assumptions, we propose a fundraising target of ~$14 billion. The consultation process reached consensus on adopting the medium-cost scenario as a realistic yet ambitious funding target. In the discussion, we examine the implications of this target in the context of global conservation frameworks, addressing uncertainties (e.g., regional cost variability and knowledge gaps) and outline future research needs. This work provides a data-informed financial benchmark to mobilize resources for kelp forest restoration and protection, aligning kelp conservation with other global marine conservation “breakthrough” initiatives. • 14 billion dollars are needed to meet global kelp conservation targets. • Kelp forests remain highly underrepresented in global conservation funding despite their value and ecological importance. • Protection and management of kelp forests are more cost effective than restoration. • The finance target is deliberately designed as ambitious but achievable. • The target creates a system for all actors to get involved and help track and mobilize kelp conservation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».