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Record W7061374813

Realitäts-Check auf regionaler Ebene: Implikationen der CBD-COP15 für Sachsen

2023· other· de· W7061374813 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueQucosa (Saxon State and University Library Dresden) · 2023
Typeother
Languagede
FieldPhysics and Astronomy
TopicGyrotron and Vacuum Electronics Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUmweltClimate protectionEnvironmental policy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Um die Ziele des Kunming-Montreal Global Biodiversity Frameworks zu erreichen, ist Engagement auf allen politischen Ebenen und in allen Sektoren nötig. Auch der Freistaat Sachsen muss seinen Beitrag leisten. Sachsen hat großes Potenzial, steht aber auch vor besonderen Herausforderungen. Fast die Hälfte der Landfläche wird landwirtschaftlich genutzt, hauptsächlich für Ackerbau. Doch nur etwa acht Prozent der Fläche wird ökologisch bewirtschaftet. Intensivierung und Monotonisierung der Landwirtschaft, sowie der Einsatz von Pestiziden und Düngemitteln, tragen erheblich zum Verlust der biologischen Vielfalt bei. Die Landwirtschaft spielt eine entscheidende Rolle als Lebensraum für Biodiversität. Es gilt, biodiversitätsfreundliche Nutzung zu fördern, den Anteil der Fläche mit ökologischem Landbau zu erhöhen und entsprechende Praktiken in der konventionellen Landwirtschaft zu etablieren. Sachsen ist auch als Erzeuger fossiler Energien, speziell durch das Lausitzer und das Mitteldeutsche Braunkohlerevier, stark von der Energiewende betroffen. Der Ausbau erneuerbarer Energien muss naturverträglich und im Einklang mit dem Biodiversitätsschutz erfolgen. Konzepte der multifunktionalen Landnutzung können hierbei unterstützen. Prof. Dr. Edeltraud Günther, Direktorin des UNU-FLORES, betont ebenfalls die Notwendigkeit, Biodiversität im Ressourcen-Nexus zu berücksichtigen. Sachsen hat gute Voraussetzungen, um diese Herausforderungen zu meistern. Mit dem Programm Sachsens Biologische Vielfalt 2030 verfügt es über eine Biodiversitätsstrategie, um die globalen Ziele zu erreichen. Darüber hinaus beherbergt Sachsen starke Forschungsinstitutionen, die sich intensiv dem Thema Biodiversität widmen. Forschung, Bildung und Wissenschaftskommunikation spielen hierbei eine zentrale Rolle. Prof. Tshilidzi Marwala, Rektor der UNU und Under-Secretary-General der UN, betonte in seiner Eröffnungsansprache der DNCi 2023 die Schlüsselrolle von Bildung: 'Bildung ist der Schlüssel, um unser Potenzial zu entfalten. Sie befähigt uns, Verwalter unserer Umwelt zu werden, indem sie uns eine tiefe Wertschätzung für die biologische Vielfalt vermittelt und zu nachhaltigen Praktiken in jedem Aspekt unseres Lebens inspiriert. Durch die Integration von transformierender Bildung auf internationaler, nationaler und lokaler Ebene können wir einen tiefgreifenden Wandel von Einstellungen, Wissen und Verhaltensweisen bewirken.“ Die Bedeutung von Bildung und Wissenschaftskommunikation zum Thema Biodiversität konnten die Teilnehmenden der DNCi 2023 dank einer Führung durch den Botanischen Garten praktisch erleben. Herzlichen Dank an Prof. Dr. Christoph Neinhuis, Direktor des Botanischen Gartens, und Dr. Barbara Dietsch, Wissenschaftliche Leitung des Botanischen Gartens, für diese wertvollen Einblicke. Im Rahmen der gemeinsam durch UNU-FLORES, dem IÖR und der TU Dresden organisierten DNCi 2023 ist es uns gelungen, unterschiedliche Akteure aus Wissenschaft, Regierung, Zivilgesellschaft und Privatwirtschaft zusammenzubringen und eine dynamische Plattform für Austausch und Zusammenarbeit zum Thema Biodiversität zu schaffen. Herzlicher Dank gilt allen Teilnehmenden für ihr Engagement im Rahmen der Veranstaltung und darüber hinaus dem Sächsischen Staatsministerium für Energie, Klimaschutz, Umwelt und Landwirtschaft für die Unterstützung der Veranstaltung im Rahmen seiner Kooperation mit UNU-FLORES.:VORWORT 5 Vorwort 6 Vorwort der Veranstalter:innen 8 EINLEITUNG 12 POLITIK IN SACHSEN 14 Handlungsempfehlungen für die Politik in Sachsen 16 WIRTSCHAFT IN SACHSEN 21 Handlungsempfehlungen für die Wirtschaft in Sachsen 22 LANDWIRTSCHAFT IN SACHSEN 26 Handlungsempfehlungen für die Landwirtschaft in Sachsen 28 BILDUNG IN SACHSEN 31 Handlungsempfehlungen für die Bildung in Sachsen 32 FAZIT 35 TEILNEHMENDE DER DNCi 2023 36 Thema Biodiversität in der Politik 38 Thema Biodiversität in der Landwirtschaft 39 Thema Biodiversität in der lokalen Wirtschaft 40 Thema Biodiversität in der Bildung für Nachhaltige Entwicklung 41

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.006

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 head0.020
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.241 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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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