Learning from experience: what the emerging global marine assessment community can learn from the social processes of other global environmental assessments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent decades, international assessments of the ocean have evolved from specialized, technical evaluations of the state of the marine environment to more integrated and thematically extensive science-policy platforms. As assessment programmes such as the UN Regular Process blossom on the global stage and subsume responsibility for tracking progress on sustainable development, there is a need to consider how their processes wield influence and effectively translate knowledge into action. In the present paper, we undertake a comprehensive review of the literature on global environmental assessments (GEAs) and extract key principles that can be applied to global assessments of the marine environment. We were particularly inspired to identify how social processes could be arranged to best distill, communicate, and produce actionable knowledge. While we look to the advice of experts in the literature, we highlight specific examples from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES), and the Global Environment Outlook (GEO). From this review, knowledge coproduction, multilevel collaboration, and futures thinking emerged as the dominant principles of influential and action-oriented assessments. We conclude the paper by contextualizing how these principles may be operationalized for Global Marine Assessments in the future.
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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 | 0,030 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,049 |
| Communication savante | 0,022 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| 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 ».