Utilizing the SDGs to develop a blue economy capacity framework enabling a shift from an ocean economy to a blue economy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada has committed to establishing a socially equitable, environmentally sustainable and economically viable blue economy but has not yet determined a sustainability standard that industry must meet to be included in this aspirational blue economy. For the blue economy to be an effective, sustainable alternative to the regular ocean economy, clear criteria for ocean business must be established to reduce the risk of blue washing. The UN Sustainable Development Goals (SDGs) provide an ideal theoretical basis from which to develop a marine sector standard for blue economy industry. Using a criteria-based approach, this work selected relevant SDG targets that can guide Canada’s ocean industry in the transition to a blue economy. Through a stepwise process, the selected targets were further contextualized to the company level resulting in a blue economy capacity assessment framework (BECF) that offers four blue economy industry aims and associated enabling mechanisms. The BECF practically links the theory of the SDGs to a desired outcome, providing a method for an ocean-based company to assess its contribution to all three dimensions of Canada’s blue economy.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».