Diversity, equity, and inclusion in the Blue Economy: Why they matter and how do we achieve them?
Notice bibliographique
Résumé
The Blue Economy (BE) has captured the attention of diverse interests to the ocean and there is rising concern about making it more equitable and inclusive. As it currently stands, diversity, social equity, and inclusion considerations have not been foregrounded in the discourse surrounding the BE and are continuously overlooked and undervalued. This paper reviews the ongoing social inequalities in the BE and distribution of benefits and costs across different groups in society. It also explores why equity matters, and how it can be achieved. Mirroring the call for under-represented or marginalized social groups to receive a fair share of the returns, which may be more than they have received to date. Our analysis shows that between 1988 and 2017, a Germany–based company has registered about 39% of all known marine genetic resources, while three companies in Asia control 30% of the market share of seafood sector in 2018. These findings show high consolidation of the ocean space by top corporations. Therefore, this paper argues that the exclusion of equity considerations within the BE investments can undermine ocean-based activities such as marine wildlife conservation initiatives that may disrupt the ocean sustainability agenda.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».