Sustaining Arctic Observing Networks’ (SAON) Roadmap for Arctic Observing and Data Systems (ROADS)
Notice bibliographique
Résumé
Arctic observing and data systems have been widely recognized as critical infrastructures to support decision making and understanding across sectors in the Arctic and globally. Yet due to broad and persistent issues related to coordination, deployment infrastructure and technology gaps, the Arctic remains among the most poorly observed regions on the planet from the standpoint of conventional observing systems. Sustaining Arctic Observing Networks (SAON) was initiated in 2011 to address the persistent shortcomings in the coordination of Arctic observations that are maintained by its many national and organizational partners. SAON set forth a bold vision in its 2018 – 28 strategic plan to develop a roadmap for Arctic observing and data systems (ROADS) to specifically address a key gap in coordination efforts—the current lack of a systematic planning mechanism to develop and link observing and data system requirements and implementation strategies in the Arctic region. This coordination gap has hampered partnership development and investments toward improved observing and data systems. ROADS seeks to address this shortcoming through generating a systems-level view of observing requirements and implementation strategies across SAON’s many partners through its roadmap. A critical success factor for ROADS is equitable participation of Arctic Indigenous Peoples in the design and development process, starting at the process design stage to build needed equity. ROADS is both a comprehensive concept, building from a societal benefit assessment approach, and one that can proceed step-wise so that the most imperative Arctic observations—here described as shared Arctic variables (SAVs)—can be rapidly improved. SAVs will be identified through rigorous assessment at the beginning of the ROADS process, with an emphasis in that assessment on increasing shared benefit of proposed system improvements across a range of partnerships from local to global scales. The success of the ROADS process will ultimately be measured by the realization of concrete investments in and well-structured partnerships for the improved sustainment of Arctic observing and data systems in support of societal benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».