The Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR): An Interdisciplinary, Networked Approach to Building Canada’s Marine Research Capacity
Notice bibliographique
Résumé
The Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR) is an interdisciplinary Canadian Network of Centres of Excellence, connecting leading marine researchers across the country with trainees, partners and communities. MEOPAR funds research, trains Highly-Qualified Personnel, develops strategic partnerships, and works to support knowledge mobilization in marine challenges and opportunities for the benefit of the Canadian economy and society. As a Network, MEOPAR’s strength lies in our inter-sectoral connections—to researchers, partners, organizations, and Indigenous communities, all of whom have an interest in learning more about risks and opportunities in the marine environment. The Network funds research focusing on the North Atlantic, St. Lawrence, Arctic Ocean, and Salish Sea. MEOPAR has trained over 700 Highly-Qualified Personnel (“MEOPeers”) since 2012. One in three MEOPeers are international students or researchers who have chosen to study or progress in their research careers in Canada. MEOPAR’s training program builds capacity in interdisciplinary research and 21st-century skills related to marine environmental risk and the required response and policy strategies. Training content is based on MEOPAR's four outcome areas (Ocean Observation; Forecasting and Prediction; Coastal Resilience; and Marine Operations), along with core content areas relevant to Canada’s next generation of marine professionals (Knowledge Translation and Science Communication; Interdisciplinary Research; and Career Development). To help build capacity in marine research, MEOPAR offers a suite of training initiatives to post-secondary students and early-career researchers, including a Postdoctoral Fellowship Award, Early Career Faculty grants, travel awards, workshops, International Research Internship and Visiting Scholar funding, and an Annual Training Meeting. These initiatives provide MEOPeers with value-added training opportunities they would not be able to access through their academic programs or research labs. This poster will introduce MEOPAR’s interdisciplinary and intercultural approaches to training the next generation of marine leaders in Canada. Case studies will feature MEOPeers working in the North Atlantic region who are pursuing value-added training opportunities supported by the Network.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».