데이터 민주화에 대한 리빗의 접근 방식은 시민이 주도하는 과학적 기여를 신중하게 선별하는 과정을 나타냅니다. 이 애플리케이션은 iNaturalist 사운드와 Anuraset의 기존 공개 데이터 세트를 활용하여 음향 생물 다양성 모니터링을 위한 강력한 기반을 구축합니다. 이러한 초기 데이터 세트는 머신 러닝 학습을 위한 포괄적인 기준을 제공하여 조류 식별을 위한 고품질 초기 모델을 보장합니다.

이 애플리케이션의 혁신적인 데이터 수집 전략은 정보 수집을 넘어 사용자가 제공한 데이터에 대한 엄격한 품질 관리 프로세스를 구현합니다. 시민이 제출한 각 기록은 세계 생물다양성 정보 시설(GBIF)에 기여하기 전에 면밀한 검증을 거칩니다. 이러한 접근 방식은 수동적인 데이터 수집을 시민들이 보존 연구에 의미 있게 기여할 수 있는 능동적이고 협력적인 과학적 과정으로 전환하여 GBF 목표 14인 "모든 수준의 의사 결정에 생물다양성 통합"을 달성합니다.

무엇보다도 리빗은 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보호 프로토콜을 유지하고 있습니다. 특히 희귀종과 정확한 위치 정보에 관한 생태 데이터의 민감한 특성을 인식하여 엄격한 사용자 동의 메커니즘을 구현합니다. 기여자의 명시적이고 사전 동의 없이는 사용자 데이터를 공유하거나 배포하지 않으며, 생태학적 주제와 시민 과학자의 프라이버시를 모두 보호합니다.

원주민 및 기타 지역 공동체가 자신의 영토에 대한 통제권을 부여하면 산림의 생존에 직접적으로 투자하고 미래 세대가 산림에서 계속 살아가고 번영할 수 있도록 보장하기 때문에 산림 보호가 개선된다는 증거가 쌓여가고 있습니다. 그러나 많은 개발, 환경 및 기후 관련 프로그램은 그로 인해 영향을 받게 될 사람들과 협력하여 만들어지지 않습니다. 따라서 풀뿌리 단체와 원주민 및 지역 커뮤니티가 제기한 문제에서 해결책을 찾았습니다. 이러한 지역사회는 산림 불법 및 토지 소유권 위반으로 인해 피해를 입고 있는 곳입니다. 이들의 문제를 직접 해결함으로써 진정성 있고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 그들과 직접 협력함으로써 그들이 직면하고 있는 상황을 더 잘 이해하고 결과적으로 도구를 조정하는 데 도움이 됩니다.

솔루션의 첫 번째 단계에서 GP Fish는 영양실조 문제를 해결하고 특히 식량 불안정 가정을 위한 건강한 식단을 지원하는 데 있어 생선의 역할에 대한 증거를 제공하고자 합니다. 식량 및 영양 안보와 농촌 개발 분야에서 일하는 전문가를 대상으로 "생선이 빈곤층을 먹여 살릴 수 있는가, 아니면 너무 비싼가?"와 같은 질문을 조사합니다. 과학적 통찰력과 다년간의 현장 경험에서 얻은 실무 데이터를 결합하고 실제 사례로 보완하여 일부 국가의 현재 상태에 대한 광범위한 개요와 앞으로 나아갈 길을 제시하는 것을 목표로 합니다.

영양실조는 식량 및 영양 불안정의 가장 중요한 측면으로, 영양 부족, 영양 과잉, 미량 영양소 결핍 등 다양한 형태로 나타나며 흔히 '숨겨진 기아'라고도 불립니다. 후자는 주요 공중 보건 문제이며 철분, 아연, 칼슘, 요오드, 엽산 및 다양한 비타민과 같은 영양소의 부적절한 섭취로 인해 발생합니다. 미량 영양소 결핍에 대처하기 위한 전략에는 보충제, (농업적) 바이오 강화, 그리고 가장 중요한 것은 인간 영양 개선에 관한 현대 정책 담론의 초점인 식단 다양화 등이 있습니다. 동물성 단백질 섭취를 통해 식단을 다양화하면 특히 탄수화물 위주의 식단이 주를 이루는 저소득 식량 부족 국가에서 미량 영양소 결핍을 크게 예방할 수 있습니다. 생선은 그림 1에서 볼 수 있듯이 단백질, 필수 지방산, 미량 영양소를 제공하는 영양가가 높은 식품으로 '슈퍼푸드'라고도 불릴 정도로 영양가가 높습니다. 생선의 영양학적 특성으로 인해 소량의 생선도 식량 및 영양 안보에 중요한 기여를 할 수 있습니다. 특히 영양 결핍과 블루푸드 의존도가 높은 지역에서 뼈, 머리, 내장을 포함하여 통째로 섭취하는 소형 어종의 경우 더욱 그렇습니다.

그림 2는 수산물과 육상 식품을 섭취할 때 권장되는 영양소 섭취 비율을 보여줍니다. 영양소 밀도가 높은 식품(위쪽)부터 낮은 식품(아래쪽)으로 배열되어 있습니다. 눈에 띄게 생선이나 홍합과 같은 수생 "푸른" 식품은 육상 식품에 비해 영양소가 풍부합니다. 특히 오메가-3 지방산과 비타민 B12의 좋은 공급원입니다. 따라서 '블루 푸드'는 우리의 식품 시스템을 변화시킬 수 있는 놀라운 기회를 제공할 뿐만 아니라 영양실조 문제 해결에도 기여합니다.

이 빌딩 블록은 성과 기반 인센티브 시스템의 성공을 보장하기 위해 적격 나무 심는 사람과 심는 장소를 선정하는 기준을 정의합니다. 참여 대상은 0.125~20헥타르의 토지를 보유한 개인 농부 및 소규모 커뮤니티 그룹입니다.

식재지 선정은 수립된 토지이용계획(LUP)에 따라 이루어지며, 지속 가능한 토지 관리 및 복원 우선순위에 부합하는 식재지가 선정되도록 합니다. 이러한 접근 방식은 조림지의 생태적, 사회경제적 이점을 최적화하는 동시에 토지 사용에 대한 갈등을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 빌딩 블록은 자격 기준을 충족하고 인센티브 시스템에 따라 자신의 토지를 지속 가능한 숲으로 바꾸기 위해 노력하는 참여자를 적절히 식별하는 것을 강조합니다.

4년에 걸쳐 종합적인 인공 번식 프로그램을 수립하여 매년 10,000마리의 물고기를 생산하여 보존 및 재도입했습니다. 낮은 유전적 다양성과 서식지별 요구 사항 등의 과제가 있었습니다.

셰이파 국립공원은 치자완 강 유역을 보호 구역에 포함시켰으며, 서식지 보존과 번식 프로그램에 중점을 둔 보존 계획을 세우고 있습니다.

게임을 진행하기 전에 진행자를 교육하고 참가자를 선정해야 합니다.

게임 진행자는 토지 이용 문제에 대해 잘 알고 지역 사회의 사회적 배경, 문화, 언어, 관습을 잘 아는 사람이 선정되어야 하며, 이러한 전문 지식은 최종 토론을 이끌어가는 데 매우 중요합니다. 퍼실리테이터를 준비시키기 위해 다른 미래의 퍼실리테이터와 함께 게임을 한 번 해보는 것도 좋은 방법입니다. 이 첫 번째 시험의 목표는 그들을 훈련시키는 것뿐만 아니라 게임 규칙을 현지 상황에 맞게 조정하는 것입니다. 게임은 현지 상황에 맞게 조정할 때 더 잘 작동합니다. 시범 운영 후에는 디브리핑을 실시하여 잘된 점과 그렇지 않은 점을 평가하고, 게임이 진행될 지역을 가장 잘 표현할 수 있는 이벤트나 토큰을 결정해야 합니다.

참가자를 선정하기 위해 주최자는 토지 이용 문제에 영향을 받는 다양한 그룹을 파악하고 게임에 참여할 수 있도록 동원하는 데 도움을 줄 마을 촌장과 협력할 수 있습니다. 또한 게임을 진행하기에 적합한 장소를 선정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

참가자는 젊은이, 여성, 농부, 육종가 등 다양한 그룹으로 구성되어야 합니다. 게임을 진행하는 동안 다양한 역학 관계와 토론을 촉진하기 위해 때로는 이러한 그룹을 한데 묶고 때로는 혼합하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

이 데이터베이스는 정책 입안자, 법 집행기관, 연구자, NGO가 접근할 수 있는 도구를 제공하여 협업을 촉진합니다. 이 협업 모델은 기후 변화나 빈곤과 같은 글로벌 도전과제에 대처하기 위한 부문 간 협력을 촉진하기 위해 복제될 수 있습니다.

이 플랫폼은 멸종위기종법, 레이시법 등 법률 및 집행 노력의 효과를 평가하기 위해 고안되었습니다. 이 프레임워크는 노동법이나 국제 무역 규정 준수와 같은 다른 규제 영역의 정책 영향을 평가하는 데에도 적용할 수 있습니다.

협의 워크숍이 끝날 무렵, 모델 협약의 모든 사항은 참석한 이해관계자들의 검증을 거쳤습니다. 따라서 이 중요한 활동의 다음 단계는 보나 및 나시안 지역의 다양한 마을 공동체와 회의를 조직하여 성지 참배를 위한 CNP 접근에 관한 협약을 이행하는 데 있어 발생할 수 있는 어려움을 논의한 후 방문한 마을에서 협약서에 서명하는 것이었습니다. 2022년 12월에는 협의 워크숍에 참석했던 각 마을의 대표들이 참석한 가운데 성지 참배를 목적으로 한 CNP 접근 협약의 이행에 대해 논의하고 협약서에 서명하는 회의가 열렸습니다. 이 투어에는 북동지역국(OIPR/DZNE)의 북동지역 국장, 연구 책임자, 강변 대책 책임자, 관련 부문 책임자 및 농촌 코디네이터와 GIZ/Pro2GRN의 생물다양성 및 산림 전문가가 참석했습니다. 마을 촌장, 지주, 유명 인사들이 대표단을 열렬히 환영하는 등 현지 주민들의 반응이 뜨거웠습니다.