Ocean equity: from assessment to action to improve social equity in ocean governance
Notice bibliographique
Résumé
Inequity is ubiquitous in the ocean, and social equity receives insufficient attention in ocean governance and management efforts. Thus, we assert that proponents of sustainability must center social equity in future ocean governance, to address past social and environmental injustices, to align with international law and conservation policy, and to realize objectives of sustainability. This obligation applies across all marine policy realms, including marine conservation, fisheries management, climate adaptation and the ocean economy, in all socio-political contexts and at different geographical scales. Indeed, many governmental, non-governmental, and philanthropic organizations are striving to advance social equity across their ocean sustainability focused agendas, policies, programs, initiatives, and portfolios. To date, however, there has been limited attention to how to meaningfully assess status and monitor progress on social equity in ocean governance (aka “ocean equity”) across different marine policy realms. Here, we contribute to ongoing efforts to advance ocean equity through providing guidance on five steps to develop bespoke, fit to purpose and contextually appropriate assessment and monitoring frameworks and approaches to measure status of and track changes in ocean equity. These steps include: 1) Clearly articulating the overarching purpose and aim; 2) Convening a participatory group and process to co-design the assessment framework; 3) Identifying important objectives, aspects and attributes of social equity to assess; 4) Selecting and developing indicators, methods, and measures; and 5) Collecting, analyzing and evaluating data. Then, we discuss four subsequent steps to take into account to ensure that assessments lead to adaptations or transformations to improve ocean equity. These steps include: 1) Communicating results to reach key audiences, to enable learning and inform decision-making; 2) Deliberating on actions and selecting interventions to improve ocean equity; 3) Ensuring actions to improve ocean equity are implemented; and, 4) Committing to continual cycles of monitoring, evaluation, learning and adapting at regular intervals. Following these steps could contribute to a change in how oceans are governed. The diligent pursuit of ocean equity will help to ensure that the course towards a sustainable ocean is more representative, inclusive and just.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».