The Importance of Connected Ocean Monitoring Knowledge Systems and Communities
Notice bibliographique
Résumé
Ocean monitoring will improve outcomes if ways of knowing and priorities from a range of interest groups are successfully integrated. Coastal Indigenous communities hold unique knowledge of the ocean gathered through many generations of inter-dependent living with marine ecosystems. Experiences and observations from living within that system have generated ongoing local and traditional ecological knowledge (LEK and TEK) and Indigenous knowledge (IK) upon which localized sustainable management strategies have been based. Consequently, a comprehensive approach to ocean monitoring should connect academic practices (‘science’) and local community and Indigenous practices, encompassing ‘TEK, LEK and IK.’ This paper recommends research approaches and methods for connecting scientists, local communities and IK holders and their respective knowledge systems, and priorities, to help improve marine ecosystem management. Case studies from Canada and New Zealand (NZ) highlight the emerging recognition of IK systems in natural resource management, policy and economic development. The in-depth case studies from Ocean Networks Canada (ONC) and the new Moana Project, NZ highlight real-world experiences connecting IK with scientific monitoring programs. Trial-tested recommendations for successful collaboration include practices for two-way knowledge sharing between scientists and communities, co-development of funding proposals, project plans and educational resources, mutually agreed installation of monitoring equipment, and ongoing sharing of data and research results. We recommend that future ocean monitoring research be conducted using cross-cultural and/or transdisciplinary approaches. Vast oceans and relatively limited monitoring data coupled with the urgency of a changing climate emphasize the need for all eyes possible providing new data and insights. Community members and ocean monitoring scientists in joint research teams are essential for increasing ocean information using diverse methods compared with previous scientific research. Research partnerships can also ensure impactful outcomes through improved understanding of community needs and priorities.
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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 | 0,038 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,017 |
| Communication savante | 0,025 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».