Ocean literacy research community: co-identifying gaps and priorities to advance the UN Ocean Decade
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The overarching goal of the UN Ocean Decade is to “change humanity's relationship with the ocean.” While this may be a challenge, it is, at the same time, a once in a generation opportunity. How can 8 billion people, including those who don't live near coastal areas, be inspired to value and care for the ocean? This is the essence of ocean literacy, and the driver of ocean literacy research (OLR). Methods In 2021, we began a research initiative to co-create a global OLR agenda by the developing OLR community, to better understand existing research themes, gaps, future priorities, actions, and impacts of ocean literacy initiatives. To deliver this, a series of virtual workshops – with the first taking place as part of the UN Ocean Decade Laboratories – was complemented by a participatory methodology using digital survey and mapping tools for crowdsourced collaboration. Results and discussion Through this process, four initial OLR priorities were identified, including measuring ocean literacy, the role of ocean literacy as a policy mechanism, and alignment of OLR with climate change and the blue economy agendas. Finally, a working definition of OLR was developed to further guide OLR priorities for the UN Ocean Decade and beyond.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».