Replication data for "Social movements are transformative agents for biodiversity conservation"
Notice bibliographique
Résumé
This dataset was created in order to document the analysis of the manuscrit "Social movements are transformative agents for biodiversity conservation". Civil society has long been a catalyst for social change by reshaping structures, influencing values, and challenging power dynamics; however, its role in driving transformative change for biodiversity remains underexplored. To address this gap, we analyze 2,801socio-environmental mobilizations documented in the Environmental Justice Atlas (EJAtlas). These mobilizations produce diverse outcomes that reveal distinct spatial, temporal, and sectoral patterns and proactively and reactively respond to environmental impacts across the globe. Notably, about 40% of these mobilizations occur within the top 30% of global priority lands for species conservation and their actions contribute to the achievement of key Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework targets focused on ecosystem protection, restoration, sustainable use, and inclusive spatial planning. Yet, one-third of mobilizations face repression, criminalization, or violence—pressures that are even more common in high-priority conservation areas. Moreover, mobilizations facing repressive outcomes contest environmental threats relevant for the KMGBF targets more extensively than those with progressive outcomes, underscoring the risks faced by movements driving biodiversity protection in critical regions. To amplify the transformative potential of socio-environmental mobilizations, we emphasize the importance of recognizing, strengthening, and protecting them through coordinated action among diverse social actors. By fostering collaboration and targeted resource allocation, these efforts can empower socio-environmental mobilizations to catalyze meaningful and lasting change for biodiversity conservation.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,049 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».