Biodiversity in India: Present Threats, Conservation Policies and the Role of Indian Legislation
Notice bibliographique
Résumé
India is one of the 17 megadiverse countries, hosting approximately 7–8% of all recorded species on just 2.4% of the world’s land area. With four global biodiversity hotspots (Himalaya, Indo-Burma, Western Ghats–Sri Lanka and Sundaland), the country supports over 55,481 plant taxa and 105,244 animal species as of 2024 (Botanical Survey of India, 2025; Zoological Survey of India, 2025). Despite robust legal and policy frameworks, biodiversity faces severe threats from habitat fragmentation, deforestation (18,200 ha of primary humid forest lost in 2024), invasive alien species, pollution, overexploitation and climate change. This manuscript synthesizes the latest data from the Botanical Survey of India (BSI), Zoological Survey of India (ZSI), Global Forest Watch, India State of Forest Report 2023 and IUCN Red List, while critically examining India’s biodiversity-related legislation: the Wildlife (Protection) Act 1972 (as amended 2022), Biological Diversity Act 2002 (Rules 2004 & Amendment 2023), Forest (Conservation) Act 1980 (amended 2023), Environment (Protection) Act 1986, Scheduled Tribes and Other Traditional Forest Dwellers (Recognition of Forest Rights) Act 2006 and recent regulations under the Jan Vishwas Act 2023 and Biological Diversity (Access and Benefit Sharing) Regulations 2025 (Government of India). The analysis reveals implementation gaps, judicial interventions and emerging opportunities under the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. Strengthening enforcement, community rights, landscape-level planning and climate-resilient corridors is essential for achieving national targets of protecting 30% of land and water by 2030.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».