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Record W4389327512 · doi:10.53892/awkh1532

Relatório do Workshop: Promoção dos direitos comunitários na conservação baseada em áreas

2023· report· pt· W4389327512 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagept
FieldEnvironmental Science
TopicInternational Maritime Law Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

A Conferência das Partes da Convenção sobre Diversidade Biológica (COP15), realizada no final de 2022, marcou a adoção do Quadro Global de Biodiversidade (GBF, na sigla em inglês) de Kunming-Montreal e sua principal meta de conservação baseada em área, que exige a conservação de pelo menos 30% das áreas terrestres, de águas continentais, costeiras e marinhas até 2030 (comumente chamada de 30×30). O reconhecimento das contribuições significativas dos povos indígenas e das comunidades locais para a conservação da biodiversidade foi fundamental para essa meta e para a Estrutura em geral. A adoção do GBF abriu novas oportunidades e riscos para a implementação de suas metas de área de acordo com as abordagens de conservação baseadas em direitos e lideradas pela comunidade (RBAs, na sigla em inglês). Com as negociações agora concluídas, é essencial voltar a atenção e a ação para a implantação e o monitoramento das RBAs para essas metas de área, especialmente em nível nacional. Isso também requer a construção de um maior entendimento mútuo e colaboração entre os principais grupos constituintes e organizações que possam apoiar a conservação baseada em direitos. Nesse contexto, a Rights and Resources Initiative (RRI), a Campaign for Nature (C4N), o ICCA Consortium e a Global Alliance of Territorial Communities (GATC) organizaram um workshop de um dia durante a Semana do Clima de Nova York, com o objetivo de mobilizar a colaboração e a ação em RBAs para a implantação e o monitoramento das metas 30×30.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.098

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0040.008
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0290.009

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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