MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7011648168

Naturrestaureringsförordningen i kontext : Rättsliga förutsättningar och genomförandeutmaningar i svensk miljörätt

2025· article· sv· W7011648168 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2025
Typearticle
Languagesv
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Conservation and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGender relationsBusiness management
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Naturrestaureringsförordningen är EU:s första bindande lagstiftning med syfte att återställa ekosystem inom den Europeiska unionen för att både motverka förlusten av biologisk mångfald och dämpa effekterna av klimatförändringarna. Förordningen kräver att minst 20 procent av EU:s land- och havsområden restaureras till 2030, med målet att alla ekosystem i dåligt skick ska vara restaurerade till 2050. Behovet av förordningen uppstod efter att tidigare strategier såsom EU:s strategi för biologisk mångfald för 2030 och det globala Kunming-Montreal-ramverket för biologisk mångfald haft låg genomslagskraft till följd av frivilliga mål och utan rättslig förankring. Förordningen betraktas som ett avgörande steg i EU:s miljöpolitik och en möjlighet att vända utvecklingen för den biologiska mångfalden. Uppsatsen syftar till att undersöka hur förordningen kan genomföras i svensk rätt och vilka utmaningar och hinder som följer. Även om den svenska miljölagstiftningen i stort redan är förenlig med EU:s naturskyddsdirektiv, pekar uppsatsen på stora utmaningar i det praktiska genomförandet. Genom en rättsdogmatisk metod och en djupintervju identifieras utmaningar kopplade till politisk ambition, intressekonflikter inom jord- och skogsbruk, svaga incitament för markägare och avvikelser från vetenskapligt underlag kring rapportering av referensarealer. Förordningen betraktas som ett nödvändigt paradigmskifte men dess framgång i nationell kontext beror i hög grad på de nationella restaureringsplaner som fastställer ambitionsnivån i varje medlemsland. Planerna ska redovisas i februari 2026.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
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 score0.050
Threshold uncertainty score0.169

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0090.004
Open science0.0010.008
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0500.012

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 head0.014
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.236 · 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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology)Same topicEnvironmental Conservation and ManagementFrench-language works237,207