Improving Policy Coherence for Portugal’s Ocean Economy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<img src="https://assets.oecdcode.org/ilibraryres/img/2024/DG-Reform_banner-Kappa_en.png" class="img-responsive" style="adding-bottom:5px;" alt="EU Funded Note"/>As one of the European Union’s largest coastal states, Portugal can make a significant contribution to sustainable ocean governance and achieving Sustainable Development Goal 14 Life Below Water. This report outlines a vision for aligning Portugal’s ocean economy with its global and regional commitments, focusing on the role of the Directorate-General for Natural Resources, Safety and Maritime Services (DGRM). This report examines how Portugal can strengthen policy coherence, governance, and resource allocation to foster a resilient blue economy. It highlights challenges and opportunities facing the DGRM and proposes actionable solutions for more integrated policymaking across maritime sectors. Grounded in the OECD’s Policy Coherence for Sustainable Development Recommendation, the report advises investing in workforce development, including capacities to identify policy interactions; enhancing digital infrastructure; simplifying administrative processes; and adopting a more agile agency model. These steps are critical for unlocking the synergies among sustainable blue growth, decarbonisation, and ocean digitisation. Supported by inclusive stakeholder engagement and robust evidence, this report offers a roadmap for transforming Portugal’s maritime sector.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle