Die Schutzgebietsförderung durch das BMZ: Evaluierungsbericht 2024
Bibliographic record
Abstract
Weltweit steht die Biodiversität durch den wachsenden Ressourcenbedarf und die daraus resultierenden Landnutzungsveränderungen unter Druck. Der globale Biodiversitätsverlust, Klimawandel und Umweltverschmutzung werden häufig als triple planetary crisis bezeichnet, deren Treiber gemeinsam verringert werden müssen (UNFCCC, 2022). Denn funktionierende Ökosysteme zu Land und zu Wasser stellen überlebenswichtige Leistungen in Form von sauberer Luft, Wasser, Nahrung und Medizin bereit und bilden damit die Lebensgrundlage der Menschen.Gemeinsam mit der internationalen Gemeinschaft hat Deutschland die Bedeutung des Biodiversitätserhalts anerkannt. Unter den gemeinsamen Verpflichtungen ist die Biodiversitätskonvention (Convention on Biological Diversity, CBD) der wichtigste völkerrechtliche Bezugspunkt. Diese Konvention wird durch die 20 Aichi-Ziele und den Globalen Biodiversitätsrahmen von Kunming/Montreal (Global Biodiversity Framework, GBF) konkretisiert, mit dem Ziel, 30 Prozent der globalen Landfläche bis 2030 unter Schutz zu stellen. Die CBD sieht darüber hinaus vor, dass die Länder des globalen Nordens ihre Partnerländer im Rahmen der Entwicklungszusammenarbeit (EZ) bei der Erreichung ihrer Biodiversitätsziele unterstützen. So fördert auch das Bundesministerium für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (BMZ) weltweit Biodiversität und Gebiete zu deren Schutz. In dieser Evaluierung wurde die bilaterale Schutzgebietsförderung des BMZ untersucht. Der Untersuchungszeitraum wurde auf die Jahre 2016 bis 2021 eingegrenzt. Das Evaluierungsteam rekonstruierte das für diese Evaluierung relevante bilaterale Schutzgebietsportfolio anhand verschiedener Datenquellen für den Untersuchungszeitraum von 2016, dem offiziellen Start der Umsetzung der Agenda 2030, bis zum Beginn der Evaluierung im Jahr 2021. Das rekonstruierte Portfolio umfasst 177 Vorhaben in 40 Ländern mit einem Gesamtvolumen von ca. 1,9 Milliarden Euro.Der regionale Schwerpunkt der Maßnahmen liegt in Afrika (47 Prozent), gefolgt von Lateinamerika und der Karibik (33 Prozent) und Asien (16 Prozent). Die Durchführungsorganisationen (DO) sind die Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH sowie die KfW Entwicklungsbank. Dieses Portfolio stellt einen repräsentativen Ausschnitt der gesamten über die Jahre vom BMZ geförderten Maßnahmen im Bereich Biodiversität/Schutzgebiete dar
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 | 0.036 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".