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Enregistrement W4206961350 · doi:10.3389/fmars.2021.737671

Ocean Integration: The Needs and Challenges of Effective Coordination Within the Ocean Observing System

2022· article· en· W4206961350 sur OpenAlexaff
Adèle Révelard, Joaquı́n Tintoré, Jacques Verron, P. Bahurel, John A. Barth, Mathieu Belbéoch, Jérôme Benveniste, Pascal Bonnefond, Eric P. Chassignet, Sophie Cravatte, Fraser Davidson, Brad deYoung, Michelle R. Heupel, Emma Heslop, Cora Hörstmann, Johannes Karstensen, Pierre‐Yves Le Traon, Miguel A. L. Marques, Craig McLean, Raúl Medina, Theresa Paluszkiewicz, Ananda Pascual, Jay Pearlman, George Petihakis, Nadia Pinardi, Sylvie Pouliquen, Ralph Rayner, Iian Shepherd, Janet Sprintall, Toste Tanhua, Pierre Testor, Jyri Seppälä, John Siddorn, Sören Thomsen, Luis Valdés, Martin Visbeck, Anya M. Waite, Francisco E. Werner, John Wilkin, Ben Williams

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensDalhousie UniversityMemorial University of NewfoundlandFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésSoftware deploymentSustainabilityOcean observationsCorporate governanceEnvironmental resource managementBusinessComputer scienceEnvironmental scienceEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding and sustainably managing complex environments such as marine ecosystems benefits from an integrated approach to ensure that information about all relevant components and their interactions at multiple and nested spatiotemporal scales are considered. This information is based on a wide range of ocean observations using different systems and approaches. An integrated approach thus requires effective collaboration between areas of expertise in order to improve coordination at each step of the ocean observing value chain, from the design and deployment of multi-platform observations to their analysis and the delivery of products, sometimes through data assimilation in numerical models. Despite significant advances over the last two decades in more cooperation across the ocean observing activities, this integrated approach has not yet been fully realized. The ocean observing system still suffers from organizational silos due to independent and often disconnected initiatives, the strong and sometimes destructive competition across disciplines and among scientists, and the absence of a well-established overall governance framework. Here, we address the need for enhanced organizational integration among all the actors of ocean observing, focusing on the occidental systems. We advocate for a major evolution in the way we collaborate, calling for transformative scientific, cultural, behavioral, and management changes. This is timely because we now have the scientific and technical capabilities as well as urgent societal and political drivers. The ambition of the United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030) and the various efforts to grow a sustainable ocean economy and effective ocean protection efforts all require a more integrated approach to ocean observing. After analyzing the barriers that currently prevent this full integration within the occidental systems, we suggest nine approaches for breaking down the silos and promoting better coordination and sharing. These recommendations are related to the organizational framework, the ocean science culture, the system of recognition and rewards, the data management system, the ocean governance structure, and the ocean observing drivers and funding. These reflections are intended to provide food for thought for further dialogue between all parties involved and trigger concrete actions to foster a real transformational change in ocean observing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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