Primary biodiversity data and the
Post-2020 Global Biodiversity
Framework
生物多様性一次データとポスト2020生物多様性枠組
Andrew Rodrigues, David Bloom, Paula Zermoglio, Robert Guralnick, Tim Hirsch,
Jillian Campbell, Natasha Ali, Simon Ferrier, Aidin Niamir, Maria Cecilia Londoño,
Yanina Sica

Version 4851cea, 2022-05-30 08:28:01 UTC

Table of Contents

目次

Preface ...................................................................................................................................................... 1
1. Data models and standards for improved usability ............................................................................. 1
2. Spatial, temporal and taxonomic biases in the data ............................................................................ 2
3. Transparency of data and methodologies used in indicators .............................................................. 3
References................................................................................................................................................. 4
Colophon ................................................................................................................................................... 6
Suggested citation ................................................................................................................................. 6
Contributors .......................................................................................................................................... 6
Licence ................................................................................................................................................... 6
Persistent URI ........................................................................................................................................ 6
Document control ................................................................................................................................. 6
Cover image .......................................................................................................................................... 7

Preface 前書き ....................................................................................................................................................................... 4
1. Data models and standardsfor improved usability 使いやすさを向上させるデータモデルとデータ標準 ................... 5
2. Spatial,temporalandtaxonomicbiasesin the data データの空間的、時間的、分類学的な偏り .................................. 6
3. Transparencyofdataand methodologies used in indicators 指標に使われるデータと手法の透明性 ............................. 8
References 参考文献.......................................................................................................................................................... 11
Colophon 奥付 .................................................................................................................................................................... 13
Suggested citation 推奨される引用表記 ....................................................................................................................... 13
Contributors 寄稿者紹介............................................................................................................................................... 13
Licence ライセンス ......................................................................................................................................................... 13
Persistent URI 永続的なURI ........................................................................................................................................... 13
Document control ドキュメント管理............................................................................................................................ 13
Cover image 表紙画像 ..................................................................................................................................................... 14

Preface 前書き
For decades scientists and policymakers have called for more effective and efficient methods to monitor
and address the global challenges of biodiversity loss and environmental degradation (Carpenter et al.
2006, Pereira & Cooper 2006, Navarro et al. 2017). The Convention on Biological Diversity (CBD) isdeveloping a post-2020 global biodiversity framework to support an accelerated push for action with a
new set of goals and targets that will replace the Aichi targets. The First Draft of the framework (CBD
2021a) built upon the mission of the Strategic Plan for Biodiversity 2011-2020 (CBD 2010), retains the 2050
Vision and proposed four long-term goals with associated outcomes for 2030 and 2050, including 21 action
targets through which the goals should be achieved.
何十年もの間、科学者や政策立案者は、生物多様性の損失と環境悪化という世界的な課題を監視し、対処するための、より効果的で効率的な方法を求めてきた (Carpenter et al. 2006, Pereira & Cooper
2006, Navarro et al. 2017) 。生物多様性条約（Convention on Biological Diversity , CBD）は、愛知目標に代わる新たなゴールとターゲットにおいて行動の加速化を支援するため、ポスト2020生物多様性枠組(Post2020 Global Biodiversity Framework)を策定中である。生物多様性戦略計画2011-2020 (CBD 2010) のミッションに基づいたこの枠組の第１次ドラフト (CBD 2021a) は、2050年ビジョンを維持し、2030年と2050年に向けた4つの長期的ゴールと関連する成果、そしてゴール達成のための21の行動ターゲッ
トを提案した。
As part of the post-2020 framework, Parties to the CBD will agree on a subset of headline quantitative
indicators that will allow Parties to monitor progress towards the goals and action targets (UNEPWCMC & BIP 2020). These indicators should apply to all countries and allow prioritization of capacity
and resource needs. A sufficient supply of high-quality data and a range of Essential Biodiversity
Variables (EBVs), a framework that defines a minimum set of critical variables required to study, reportand manage biodiversity change (Jetz et al. 2019), would need to be in place to ensure thecomparability of headline indicators across the globe and allow scalable reporting across space andtime (CBD 2021b). These need to be supported by common methodologies and data standards, andbiodiversity observation networks and information facilities.
ポスト2020枠組の中で、CBD締約国は、ゴールと行動ターゲットに対する進捗が監視できるようにするための定量的なヘッドライン指標のサブセットに合意する（UNEP-WCMC & BIP 2020）。これらの指標はすべての国に適用されるべきものであり、能力と資源需要の優先順位付けを可能にする。生物多様性の変化を研究、報告、管理するために必要な最小限の重要変数の一式を定義する枠組である
必須生物多様性変数（Essential Biodiversity Variables, EBV）（Jetz et al. 2019）、および高品質のデータが十分に提供されることは、全世界でのヘッドライン指標の比較、空間と時間を超え拡張された
報告を、それぞれ可能とするために必要である（CBD 2021b）。これらは、共通の方法論とデータ標
準、生物多様性観測ネットワークと情報機構によってサポートされる必要がある。
GBIF commissioned a study in 2020 to analyse those indicators (synthetic or derived metrics)
available at that time that make use of primary biodiversity data (raw observations) to support the post-2020
biodiversity framework. The study reviewed and characterized the sources of primary biodiversity data,
identifying where data use is redundant, and how GBIF might mobilize data more effectively to support theimplementation of the new post-2020 framework. To ensure a robust monitoring framework three key
elements need to be addressed: the fitness of data models and standards for the development of indicators;
biases within the data that could prevent the utility of indicators at different reporting scales; and a lack oftransparency in the way in which data is applied in indicators, as well as in the provenance of the data
generating indicator results. The main conclusions of the study are set out in this paper and will be4

addressed in an online consultation.
ポスト2020生物多様性枠組をサポートするため、GBIFは2020年にその時点で利用可能な指標（合成または派生指標）で、生物多様性の一次データ（生の観測情報）を利用した指標を分析する研究を委託した。この調査では、生物多様性の一次データのソースをレビューして特徴づけ、データ利用が重複している箇所を特定し、新しいポスト2020年枠組の実行をサポートするために、どうすればGBIF
がより効果的にデータを集積できるかを検討した。堅牢なモニタリング枠組を確保するためには、3つの重要な要素に対処する必要がある：指標開発のためのデータモデルとデータ標準の適合性、異なる報告スケールでの指標の有用性を妨げる可能性のあるデータの偏り、指標におけるデータの適用方
法や指標の結果を生成するデータの出所の不透明さ、である。 この研究の主な結論は、このペーパーに記載されており、オンライン協議で取り上げられる予定である。

1. Data models and standards for improved
usability 使いやすさを向上させるデータモデ
ルとデータ標準Over the last two decades there have been enormous efforts to mobilize biodiversity data, which haveresulted in the availability of massive amounts of published data that can be readily discovered,accessed and freely used for onward applications. The process of building meaningful EBVs that can
inform indicators needs data that can be reliably tracked across not just organism, space and time but
also provenance; the latter includes relevant, complete and searchable metadata about the inventory
process and the methods that produced those data. Much of the data shared through biodiversity data
platforms lack one or more of those four components, which limits or excludes their use in the creationof EBVs and biodiversity indicators. Furthermore, much of the data currently shared correspond toincidental records and lack any defined inventory or survey methods.
過去20年間、生物多様性データの集積には多大な努力が払われ、その結果、膨大な量の公開データを容易に発見し、アクセスし、自由に利用することができるようになった。指標に情報を与える価値のあるEBVを構築するためには、生物、場所、時間だけでなく、出所も確実に追跡できるデータが必要である。後者には関連した完全で検索可能なメタデータが含まれ、メタデータには目録のプロセスやデータを作成した方法が記載される。生物多様性データプラットフォームで共有されているデータの多くは、これら4つの要素のうち1つ以上が欠けており、EBVや生物多様性指標の作成への利用が制限
または除外されている。さらに、現在共有されているデータの多くは偶発的なレコードであり、目録の定義や調査方法が欠けている。
For EBVs that use multi-variable analyses to aggregate and homogenize data across species, space andtime, a taxon name, an event date and a set of coordinates are not enough to account for any bias or
deficiencies in the available data. One way to help to overcome these biases is to publish occurrence
and event records with metadata that describes the collection methodology and processes that are asrich as possible. However, this type of correction will only be useful for certain types of analyses. Many
species occurrence records that represent only the presence of the species (i.e. incidental records) will
still not be useful for EBVs that must account for data that enables inference about absence of species.
For these EBVs, well-documented monitoring or inventory event data is needed.
多変量解析を用いて種、空間、時間にわたるデータを集約し均質化する EBV では、分類群名、イベントの日付、座標のセットだけでは、利用可能なデータの偏りや欠落を説明するのに十分ではない。
5

これらの偏りを克服するのに役立つ方法の一つは、オカレンスレコードとイベントレコードと共に、収集方法と手順を十分に記述したメタデータを公開することである。しかし、このような補正は特定の分析にしか有効でない。種のオカレンスレコードの多くは種の存在のみ（つまり偶発的なレコード）を表しており、種の不在に関する推論を可能にするデータを考慮しなければならない EBV にはやはり有用ではないだろう。これらの EBV には、十分に文書化されたモニタリングや目録イベントのデータが必要である。
As more monitoring data becomes available, expanded best practice guidelines should include, but may not
be limited to, how to share quality metadata containing details of the sampling methods employed, thescope, and descriptions and provenance of the collected data. To make this practical, biodiversity data
platforms will need to review and amend current data-sharing standards and practices, and upgrade theirinfrastructures to host and display new types of data and data formats such as is the case with GBIF´songoing consultation to review its current data model. An example of a new standard that is underreview for implementation is the Humboldt extension to Darwin Core (Guralnick et al. 2017, Sica &Zermoglio 2021). Furthermore, data publishing institutions could be encouraged to create “subcollections” of their data that meet these metadata requirements that they could publish separately fromtheir larger corpus of data. An increased focus on the publication of past and current monitoring andinventory datasets with the expressed purpose of supporting EBV and biodiversity indicator creation
would require strengthened ties with the research and monitoring communities that produce those data.
より多くのモニタリングデータが利用可能になるにつれ、拡張されたベストプラクティスのガイドラ
インには、採用されたサンプリング方法の詳細、範囲、および収集されたデータの説明と出所が記載された質の高いメタデータを共有する方法が含まれるべきであるし、この内容に限定されるというものでもない。これを実用化するために、生物多様性データプラットフォームは、現在のデータ共有の標準と実践を見直し、修正する必要がある。また、GBIFの現在のデータモデルを見直すために進行中の協議のように、新しいタイプのデータとデータ形式をホストし表示するためにそのインフラをアッ プグレ ード する必 要が ある。 実装 が検討 され ている 新し い標準 の例 として 、Darwin Core のHumboldt拡張形式がある（Guralnick et al. 2017, Sica & Zermoglio 2021）。さらに、データ出版機関
は、これらのメタデータ要件を満たすデータの「サブコレクション」を作成し、大規模なデータの集成とは別に公開するよう奨励される可能性がある。EBVや生物多様性指標の作成を支援するという明確な目的のもと、過去および現在のモニタリングや目録のデータセットの公開に重点を置くには、（EBVや指標の）研究とデータを作成するモニタリングコミュニティとの間で連携を強化することが必要であろう。

2. Spatial, temporal and taxonomic biases inthe data データの空間的、時間的、分類学的な偏り

According to the UNEP-WCMC & BIP 2020, “The post-2020 global biodiversity framework will be
implemented primarily at the national level. It is therefore important that the relative roles and suitabilityof both global and national indicators are considered.” The provision of data suitable for the nationallevel implementation strategy of the post-2020 framework that addresses the challenges of scalability
will require biodiversity data platforms to improve the quality and completeness of available data. As noted
in a recommendation of the 3rd meeting of the CBD’s Subsidiary Body on Implementation (SBI3), addressing
6

knowledge management for the GBF, this will involve the establishment of biodiversity observation
networks and information facilities, supported by data-sharing policies, associated capacity-building andguidance, to underpin the generation of the information needed to implement and track the goals andtargets of the global biodiversity framework (CBD 2022).
UNEP-WCMC & BIP 2020によると、「ポスト2020生物多様性枠組は、主に国レベルで実施されることになる。 したがって、国際指標と国別指標の相対的な役割と適合性を考慮することが重要である」とある。 スケーラビリティの課題に対応したポスト2020枠組の国レベルでの実施戦略に適したデー
タを提供するには、生物多様性データプラットフォームで利用可能なデータの質と完全性を向上させる必要がある。CBDの第3回条約実施補助機関会合（SBI3）の勧告にあるように、GBFのための知識
管理には、データ共有政策、関連する能力開発、ガイダンスに支えられた生物多様性観測ネットワー
クと情報機構の確立が必要であり、この生物多様性枠組（CBD 2022）のゴールとターゲットの実施と追跡に必要な情報の生成を下支えするものである。
Bias refers to a systematic lack of information due to a sampling design that relies on incorrect
assumptions, which may be taxonomic, geographic, temporal or environmental. One cause of bias is
the lack of capacity for making existing data accessible from particular regions or across taxonomic
groups. A number of initiatives have taken steps to address these biases in global datasets. For example,
GBIF´s Biodiversity Information for Development (BID) and Biodiversity Information Fund for Asia (BIFA)
programmes, co-funded respectively by the European Union and the Ministry of Environment, Japan,
have made significant efforts to increase capacity for mobilizing data from institutions in Africa, theCaribbean, the Pacific and Asia, and to fill data gaps in those regions. Recent guidelines on the
publication of DNA-derived data through GBIF allow for the integration of data from environmental
DNA sampling, and help to increase data coverage in data-poor ecosystems and taxonomic groups. Andinnovative uses of the data, such as the Bioclimatic Ecosystem Resilience Index (BERI) (Ferrier et al.
2020), are able to assess changes in biodiversity over time without a full time-series of observations andthus respond to temporal biases within the data.
偏りとは、サンプリングデザインによる体系的な情報の欠如を指し、分類学的、地理的、時間的、または環境的な仮定が誤っていることに基づく。偏りの原因の一つは、既存のデータを特定の地域や分類群間で利用できるようにする能力がないことである。多くのイニシアチブが、グローバルデータセ
ットにおけるこれらの偏りに対処するための措置を講じている。例えば、GBIF の「開発のための生物多様性情報（Biodiversity Information for Development, BID）」と「アジアのための生物多様性情報基金（Biodiversity Information Fund for Asia, BIFA）」プログラムは、それぞれ欧州連合と日本の環境省が共同出資し、アフリカ、カリブ海、太平洋、 アジアの機関からデータを集積する能力を高め、これらの地域のデータギャップを埋めるために大きな力を発揮した。GBIF を介した DNA 由来データの公開に関する最新のガイドラインでは、環境 DNA サンプリングによるデータの統合を可能にし、データの乏しい生態系や分類群におけるデータカバー率を高めることに役立っている。また、
Bioclimatic Ecosystem Resilience Index (BERI) (Ferrier et al. 2020) のようなデータの革新的な利用
法は、完全な時系列観測がなくても生物多様性の経時変化を評価することができ、データ内の時間的偏りに対応することが可能である。
There are also opportunities to mobilize more data, especially monitoring and inventory data at the local
level. Historically, much of the biodiversity science community has been focused on the mobilization ofdata within established legacy collections, such as those in museums, laboratories and government
agencies (Guralnick et al. 2007). There has now been a shift toward monitoring and observation projects,
including citizen science. As pressure mounts to address questions about the status and trends of biodiversity
at different scales, it is these data from local sources focused on the smaller-scale monitoring of national parks,
waterways, and wildlands - data often collected by indigenous peoples and local communities with local
7

knowledge - that are of critical importance in efforts to fill knowledge gaps and maintain on-going monitoring(Tengö et al. 2017, Hill et al. 2020, Brook & McLachlan 2008, Geldmann et al. 2021).
また、より多くのデータ、特に地域レベルでのモニタリングや目録データを集積する機会もある。歴史的に、生物多様性科学のコミュニティの多くは、博物館、研究所、政府機関などの確立されたレガシーコレク ション内のデータを集積することに焦点を当ててきた（Guralnick et al. 2007）。現在では、市民科学を含むモニタリングや観測プロジェクトへと移行している。生物多様性の状態や傾向に関する課題にさまざまなスケールで取り組む必要性が高まる中、国立公園、水路、原野といった小規
模なモニタリングに焦点を当てた地域の情報源からのデータ、つまり地元の知識を持つ先住民や地域
コミュニティによって収集されることの多いデータこそが、知識のギャップを埋めたり、継続的なモニタリングを維持したりする上で極めて重要である（Tengö et al. 2017, Hill et al. 2020, Brook &McLachlan 2008, Geldmann et al. 2021）。
The private sector is also an important source of biodiversity data in the form of environmental
assessments, impact assessments, and other project-based analyses. Increasing numbers of private
sector actors are publishing biodiversity data through GBIF and the GBIF community is engaging withthe private sector directly through several initiatives, such as Data4Nature which targets public
development banks to encourage data sharing as part of financing conditions. In addition, somenational governments have begun to mandate private sector data publication, and financial institutions
have created incentives for commercial entities to share non-sensitive data with GBIF and othernational and global repositories (Equator Principles Association 2020).
民間企業もまた、環境アセスメントや影響評価、プロジェクトベースの分析など、生物多様性データの重要な情報源となっている。GBIFを通じて生物多様性データを公開する民間企業が増えており、
GBIFコミュニティもイニシアチブを通じて民間企業と直接関わりを持っている。イニシアチブの例
として、Data4Natureは、公的開発銀行を対象とし、融資条件の一部としてデータ共有を奨励している。さらに、一部の国の政府は民間企業のデータ公開を義務付け始めており、金融機関は商業団体に対して GBIF や他の国内および国際リポジトリで機密性のないデータを共有することを奨励する仕組みを作成している（Equator Principles Association 2020）。

3. Transparency of data and methodologies
used in indicators 指標に使われるデータと手法の透明性
Assessing the quality of primary biodiversity data that meets the standards needed for further use inindicators is critical. Even if we were to satisfy the need for better quality data, questions would remain
about how homogeneous and repeatable the treatment of the same data can be in different contexts.
The same data, from multiple sources, is being used by distinct organizations or collaborations to build
EBVs and indicators. Stakeholders developing a given EBV or indicator treat the data independently,
apply their own filters and quality checks, and perform their own taxonomic harmonization process,which may be more or less similar to those used by other stakeholders. If biodiversity data platforms
could prepare and share species occurrence data in advance for EBV and indicator creation, as EBVusable datasets, or make the workflows to process data available for example, better consistency andtransparency might be achieved. GBIF is exploring ways of assisting this process, for example throughpre-filtered versions of GBIF-mediated data exported regularly to public cloud environments.
生物多様性の一次データの品質が、指標として使用するために必要な基準を満たしているかを評価することは、重要である。仮に、より高品質なデータの需要を満たしているとしても、同じデータを異8

なる状況でどの程度均質かつ再現性高く扱えるかという疑問は残る。複数のソースから得た同じデー
タが、EBVや指標を構築するために異なる組織や共同研究者によって使用されている。あるEBVや指標を開発するステークホルダーは、データを独自に扱い、独自のフィルターや品質チェックを適用し、独自の分類学的整合化プロセスを実行するが、それは他のステークホルダーが使用するものと多かれ少なかれ類似している可能性がある。もし生物多様性データプラットフォームが、EBVや指標作成のために、種の出現データをEBVで使用可能なデータセットとして事前に準備し共有したり、データ処理のためのワークフローを利用できるようにしたりすれば、より良い一貫性や透明性が達成されるかもしれない。GBIFはこのプロセスを支援する方法を模索している。例えば、パブリッククラウド環
境に定期的に出力されている、GBIF公開データのフィルタリング済みデータが挙げられる。
A second opportunity of equal importance is to improve the communication pipeline between data
provider and data user. Data and communications about these data, tend to flow in one direction, fromlocal data collection and mobilization to scientists and policymakers, with little to no communicationin the opposite direction. GBIF and other biodiversity data platforms have made commendable efforts
to track downloads of data and to report the citations of published works back to data publishers
when they are made public through the use of Digital Object Identifiers (DOIs). Improved
communications build trust across the data provider network by communicating back to organizations
and individuals at the local level about the uses of data. These communications could occur in many
ways, including notifications that alert data publishers when their data have been used in the creationof EBVs, biodiversity indicators and other high-level policy documents, using tools similar to the GBIF
citation widget. Another effective communication strategy could be the presentation of specificexamples that demonstrate how high-quality data and associated metadata are being used to influencescience and policy as a part of capacity-building activities and other public events. These possibilities
will remain only possibilities, however, without greater transparency.
次に同じくらい重要なことは、データ提供者とデータ利用者の間のコミュニケーション経路を改善することである。データおよびデータに関するコミュニケーションは、ローカルなデータの収集や集積を実施する人々から科学者や政策立案者へと一方向に流れる傾向があり、反対方向へのコミュニケー
ションはほとんどない。GBIFや他の生物多様性データプラットフォームは、デジタルオブジェクト
識別子（DOI）を使用してデータを公開することで、データのダウンロードを追跡し、データ出版社に出版物の引用を報告することに、尽力している。データ利用について地域レベルの組織や個人にフィードバックするといったコミュニケーションの改善により、データ提供者ネットワーク全体の信頼が構築される。このようなコミュニケーションは様々な方法で行うことができるだろう。その一つとして、GBIF引用ウィジェットに類似したツールを用いて、EBV、生物多様性指標、その他のハイレベ
ルな政策文書の作成にデータが使用された際にデータ提供者に通知すること、という方法もある。別の効果的なコミュニケーション戦略として、高品質なデータと関連するメタデータがどのように利用され、能力開発活動やその他の公的イベントの一環として科学や政策に影響を与えているか、を特定の例で示すことが挙げられる。しかし、透明性を高めなければ、これらの可能性は可能性に過ぎない。
A third opportunity to work towards greater transparency and traceability across the entire information
supply chain is to document all steps taken to create indicators. In this complex process, it is not uncommon
for the processes and analyses used to generate these synthezised data and policy products to remain
undocumented or hidden from public view. Similarly it is equally difficult to know exactly which data wereused in the processes and how. The CBD Secretariat and UNEP-WCMC,
are currently working on
standardizing the metadata requirements for the proposed headline indicators (see example for theSpecies Habitat Index, UNEP-WCMC 2021); this must include clear reporting of datasets (DOIs) usedand data providers consulted to improve traceability even further.
第三に、情報のサプライチェーン全体における透明性と追跡可能性の向上への取り組みとして挙げら
9

れるのは、指標の作成手順をすべて文書化することである。この複雑なプロセスにおいて、統合されたデータや政策の成果物を作成するために使用されたプロセスや分析が、文書化されないか、一般に公開されない状態であることは珍しくない。同様に、どのデータがどのように使われたかを正確に知ることも困難である。CBD事務局とUNEP-WCMCは現在、提案されているヘッドライン指標のメタ
データ要件の標準化に取り組んでいる（種の生息地指数 Species Habitat Indexの例を参照, UNEPWCMC 2021）。これにはトレーサビリティをさらに改善するために、使用したデータセット（DOI）とデータ提供者を明示することが含まれなければならない。

10

References 参考文献
▪ Brook RK & McLachlan SM (2008) Trends and prospects for local knowledge in ecological andconservation research and monitoring. Biodiversity and Conservation 17: 3501-3512.
https://doi.org/10.1007/s10531-008-9445-x▪ Carpenter SR, DeFries R, Dietz T et al. (2006) Millennium Ecosystem Assessment: Research Needs. Science
314: 257-258. https://doi.org/10.1126/science.1131946▪ Equator Principles Association (2020) The Equator Principles. July 2020. Available at:https://equator-principles.com/wp-content/uploads/2021/02/The-Equator-Principles-July2020.pdf▪ Ferrier S, Harwood TD, Ware C & Hoskins AJ (2020) A globally applicable indicator of the capacityof terrestrial ecosystems to retain biological diversity under climate change: the bioclimatic ecosystem
resilience index. Ecological Indicators 117: 106554. https://doi.org/10.1016/
j.ecolind.2020.106554▪ Geldmann J, Deguignet M, Balmford A et al. (2021) Essential indicators for measuring site‐based
conservation effectiveness in the post‐2020 global biodiversity framework. Conservation Letterse12792. https://doi.org/10.1111/conl.12792▪ Guralnick RP, Hill AW & Lane M (2007) Towards a collaborative, global infrastructure forbiodiversity assessment. Ecology Letters 10(8): 663-672. https://doi.org/10.1111/j.14610248.2007.01063.x▪ Guralnick R, Walls R & Jetz W (2017) Humboldt Core – toward a standardized capture of biologicalinventories for biodiversity monitoring, modeling and assessment. Ecography 40: 001-012.
https://doi.org/10.1111/ecog.02942▪ Hill R, Adem C, Alangui WV et al. (2020) Working with Indigenous, local and scientific knowledge
in assessments of nature and nature’s linkages with people. Current Opinion in Environmental
Sustainability 43: 8-20. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2019.12.006▪ Jetz W, McGeoch MA, Guralnick R et al. (2019) Essential biodiversity variables for mapping andmonitoring species populations. Nature Ecology and Evolution 3: 539–551. https://doi.org/
10.1038/s41559-019-0826-1▪ Navarro LM, Fernández N, Guerra C et al. (2017) Monitoring biodiversity change through effective global
coordination.

Current

Opinionin

Environmental

Sustainability

29:158–169.

https://doi.org/

10.1016/j.cosust.2018.02.005▪ Pereira HM & Cooper HD (2006) Towards the global monitoring of biodiversity change. Trends in
Ecology and Evolution 21(3): 123-129. https://doi.org/10.1016/j.tree.2005.10.015▪ Secretariat of the Convention on Biological Diversity (2010) Strategic Plan for Biodiversity 20112020, including Aichi Biodiversity Targets. https://www.cbd.int/sp/▪ Secretariat of the Convention on Biological Diversity (2021a) First Draft of the Post‐2020 Global
Biodiversity framework. https://www.cbd.int/doc/c/914a/eca3/24ad42235033f031badf61b1/
wg2020-03-03-en.pdf▪ Secretariat of the Convention on Biological Diversity (2021b) Report of the virtual sessions of thefifth science-policy forum for biodiversity and the eighth international conference onsustainability science. https://www.cbd.int/doc/c/8cd2/6eab/663d8a4cc2d198b104225345/
sbstta-24-inf-28-en.pdf
11▪ Secretariat of the Convention on Biological Diversity (2022) Knowledge Management and the ClearingHouse Mechanism. https://www.cbd.int/doc/c/bc3c/fa25/e5d7928206fe7f3fc20aa9b1/ sbi03-l-21-en.pdf▪ Sica YV, Zermoglio PF (2021) Unlocking Inventory Data Capture, Sharing and Reuse: The Humboldt
Extension to Darwin Core. Biodiversity Information Science and Standards 5: e74275.
https://doi.org/10.3897/biss.5.74275▪ Tengö M, Hill R, Malmer P et al. (2017) Weaving knowledge systems in IPBES, CBD and beyond—lessons learned for sustainability. Current Opinion in Environmental Sustainability 26- 27: 17-25.
https://doi.org/10.1016/j.cosust.2016.12.005▪ UNEP-WCMC & BIP (2020) Indicators for the post-2020 global biodiversity framework.
https://www.cbd.int/sbstta/sbstta-24/post2020-indicators-en.pdf▪ UNEP-WCMC & BIP (2021) Indicator metadata sheet - Species Habitat Index. https://cdn.mol.org/
static/files/indicators/habitat/WCMC-species_habitat_index-15Feb2022.pdf

12Colophon 奥付
Suggested citation 推奨される引用表記
Bloom D, Zermoglio P, Guralnick R, Rodrigues A, Hirsch T, Campbell J, Ali N, Ferrier S, Niamir A, Londoño
MC & Sica Y (2022) Primary biodiversity data and the Post-2020 Global Biodiversity Framework. GBIF
Secretariat: Copenhagen. https://doi.org/10.15468/doc-pgg2-xn60

Contributors 寄稿者紹介• David Bloom, VertNet: UF/Florida Museum of Natural History• Paula Zermoglio VertNet• Robert Guralnick, Florida Museum of Natural History• Andrew Rodrigues, GBIF Secretariat• Tim Hirsch, GBIF Secretariat• Simon Ferrier, CSIRO Land and Water• Aidin Niamir, Senckenberg Biodiversity and Climate Research Centre• Yanina Sica, Yale University• Natasha Ali, United Nations Environment Programme World Conservation Monitoring Centre(UNEP-WCMC)• Jillian Campbell, UN Convention on Biological Diversity• Maria Cecilia Londoño, Humboldt Institute | Group on Earth Observations Biodiversity
Observation Networks (GEO BON)
Additional contributors to subsequent versions will be credited here.

Licence ライセンス
The document Primary biodiversity data and the Post-2020 Global Biodiversity Framework is licensed under
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Unported License.

Persistent URI 永続的なURI
https://doi.org/10.15468/doc-pgg2-xn60

Document control ドキュメント管理
Adapted from Bloom DA, Zermoglio P & Guralnick R (2021) Analysis of biodiversity dataneeds in the post-2020 framework. Copenhagen: GBIF Secretariat.
https://doi.org/10.35035/doc-2ph8-0403.
13

Cover image 表紙画像
Bleeding bonnet (<em>Mycena sanguinolenta</em>), observed in Norway. Photo &copy; 2020 Kirsti
Anne Mandal via <a href="https://www.gbif.org/occurrence/2848866491">Norwegian Species
Observation Service</a>.

14