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Enregistrement W3121392009 · doi:10.1073/pnas.2100205118

Will understanding the ocean lead to “the ocean we want”?

2021· article· en· W3121392009 sur OpenAlexaff
Gerald G. Singh, Harriet Harden‐Davies, Edward H. Allison, Andrés M. Cisneros‐Montemayor, Wilf Swartz, Katherine M. Crosman, Yoshitaka Ota

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead (geology)OceanographyData scienceBiologyComputer scienceGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030, henceforth the Ocean Decade) aims to galvanize the international community to acquire and apply scientific knowledge of the ocean. The Ocean Decade is specifically intended to help achieve the Sustainable Development Goals (SDGs), including its promise to “leave no one behind,” which includes coastal Least Developed Countries and Small Island Developing States, and will undoubtedly influence research agendas and financing well beyond 2030. This focus is captured in the phrase “the science we need for the ocean we want” (1). This first-of-its-kind UN Decade will require ambition and commitment, especially during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) crisis. Researchers hoping to help deliver the “ocean we want” as a society-first principle need to understand how science can benefit ocean-dependent people. This requires a science model that co-designs and co-delivers solutions in collaboration with people whose livelihood depends on the ocean, such as the Madagascar fishers pictured here. Image credit: ©artush/123RF.com. The current draft of the Ocean Decade Implementation Plan establishes a framework of outcomes, actions, and objectives, acknowledging the need for interdisciplinary approaches to design and deliver solution-oriented research alongside ocean-dependent people (1). Recent proposals from the academic literature for the Ocean Decade emphasize increasing our global biophysical understanding through exploration and observation of, and experimentation on, the ocean (2⇓⇓–5). But will understanding the ocean lead to “the ocean we want”? We argue that proposals for the UN Decade should consider a crucial point: To achieve the ocean we want, we must better understand the needs and priorities of ocean-dependent peoples and evaluate potential solutions for them. Advancements in marine scientific knowledge and technological innovation have brought myriad benefits to people and the planet. They include: understanding global environmental change; assessing effects of anthropogenic … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: geralds{at}mun.ca. [1]: #xref-corresp-1-1

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0160,024
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations76
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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