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Enregistrement W3044731708 · doi:10.1016/j.oneear.2020.06.011

Science-Industry Collaboration: Sideways or Highways to Ocean Sustainability?

2020· article· en· W3044731708 sur OpenAlexafffund
Henrik Österblom, Christopher Cvitanovic, Ingrid van Putten, Prue Addison, Robert Blasiak, Jean‐Baptiste Jouffray, Jan Bebbington, Julie Hall, Sierra Ison, Arnault Le Bris, Sara Mynott, David G. Reid, Aoi Sugimoto

Notice bibliographique

RevueOne Earth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesOcean Frontier InstituteGordon and Betty Moore FoundationScience Foundation IrelandFisheries Society of the British IslesWalton Family FoundationDavid and Lucile Packard Foundation
Mots-clésSustainabilityPrivate sectorWork (physics)Perspective (graphical)Public relationsSustainable developmentBusinessEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is substantial and unexplored potential for scientists to engage with the private sector for a sustainable ocean. The importance of such cooperation is a frequent emphasis of international dialogues and statements, it is embedded within the Sustainable Development Goals, and has been championed by prominent business leaders and scientists. But an uncritical embrace of science-industry collaboration is unhelpful, and candid reflections on the benefits and pitfalls that marine scientists can expect from actively engaging with the private sector are rare. In this Perspective, we draw on our collective experiences working with ocean industries in different parts of the world to reflect on how this has influenced our work, the effects these collaborations have generated, and the barriers to overcome for such partnerships to become more common. In doing so, we hope to help empower a new generation of marine scientists to explore collaboration with industry as a way to develop and scale up solutions for ocean sustainability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0180,035
Communication savante0,0290,052
Science ouverte0,0020,031
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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