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Record W4389943849 · doi:10.53892/wqzz9856

Raport de l’atelier: La promotion des droits communautaires dans la conservation par zone

2023· report· fr· W4389943849 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Conférence des Parties à la convention sur la diversité biologique (COP15) qui s’est tenue en fin 2022 a adopté le Cadre Mondial pour la Biodiversité (CMB) de Kunming-Montréal et son principal objectif de conservation par zone, communément appelé “30×30” et qui consiste à conserver au moins 30 pour cent des zones terrestres, des eaux intérieures et des zones côtières et marines à l’horizon 2030. Et au coeur de cet objectif et du cadre en général se trouve la reconnaissance des contributions importantes des peuples autochtones et des communautés locales à la conservation de la biodiversité. L’adoption du CMB a ouvert de nouvelles opportunités et de nouveaux risques pour la mise en oeuvre de ses objectifs par zone au travers des approches communautaires et fondées sur les droits de conservation (RBA). Maintenant que les négociations sont arrivées à leur terme, il est crucial de concentrer notre attention et nos efforts sur la mise en place et la surveillance des approches basées sur les droits pour atteindre ces objectifs régionaux, en particulier au niveau national. Pour ce faire, il est également nécessaire d’améliorer la compréhension et la coopération entre les principaux groupes et organisations qui peuvent soutenir la conservation fondée sur les droits. Ainsi, en marge de la Semaine du Climat de New York, l’Initiative des droits et ressources (RRI), la Campagne pour la Nature (C4N), le Consortium APAC et l’Alliance Globale des Collectivités Territoriales (GATC) ont tenu un atelier d’une journée pour encourager la collaboration et l’action sur les RBA afin de mettre en oeuvre et de suivre les objectifs 30×30.Ce rapport rassemble les messages clés de cette discussion.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.005
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: Other
Teacher disagreement score0.209
Threshold uncertainty score0.416

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.003

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 head0.130
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.281 · 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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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