D’Aichi à Montréal : coup de projecteur sur le nouveau Cadre mondial de la biodiversité à l’horizon 2030
Bibliographic record
Abstract
La 15e réunion de la Conférence des Parties à la Convention sur la diversité biologique qui s’est tenue à Montréal en décembre 2022 a abouti à l’adoption d’un nouveau plan stratégique à l’horizon 2030, intitulé Cadre mondial de la biodiversité Kunming-Montréal. Prenant le relais des Objectifs d’Aichi venus à échéance en 2020, ce programme d’action, accueilli dans un climat d’euphorie, cristallise tous les espoirs quant à la mise en oeuvre de politiques nationales ambitieuses et intégrées susceptibles de répondre aux multiples défis concourants au déclin de la biodiversité. Axé sur une plus grande reconnaissance des droits humains et ceux des communautés autochtones ainsi que sur une approche de travail participative et inclusive, le nouveau cadre mondial doit favoriser la réalisation des objectifs de développement durable et nous permettre de vivre en harmonie avec la nature d’ici 2050. Dans le cadre de la présente contribution, l’auteure explore les potentialités et les faiblesses, de nature factuelle et juridique, entourant la réalisation des objectifs et des cibles multisectorielles autour desquelles s’articule ce cadre mondial.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".