Towards greater transparency and coherence in funding for sustainable marine fisheries and healthy oceans
Notice bibliographique
Résumé
This final manuscript in the special issue on “Funding for ocean conservation and sustainable fisheries” is the result of a dialogue aimed at connecting lead authors of the special issue manuscripts with relevant policymakers and practitioners. The dialogue took place over the course of a two-day workshop in December 2018, and this “coda” manuscript seeks to distil thinking around a series of key recurring topics raised throughout the workshop. These topics are collected into three broad categories, or “needs”: 1) a need for transparency, 2) a need for coherence, and 3) a need for improved monitoring of project impacts. While the special issue sought to collect new research into the latest trends and developments in the rapidly evolving world of funding for ocean conservation and sustainable fisheries, the insights collected during the workshop have helped to highlight remaining knowledge gaps. Therefore, each of the three “needs” identified within this manuscript is followed by a series of questions that the workshop participants identified as warranting further attention as part of a future research agenda. The crosscutting nature of many of the issues raised as well as the rapid pace of change that characterizes this funding landscape both pointed to a broader need for continued dialogue and study that reaches across the communities of research, policy and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,181 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,041 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».