Ocean Decade Challenge 10 underscores social dynamics in marine sciences as critical to transforming human–ocean relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The United Nations Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030) seeks to deliver “transformative ocean science solutions for sustainable development, connecting people and the ocean.” Yet, traditional scientific methods and data collection alone are insufficient to catalyze the societal change needed for ocean sustainability and equity. This article focuses on the vital role and significance of ocean literacy as central to operationalizing one of the foundational challenge areas within the Ocean Decade framework—Restoring society's relationship with the ocean (Challenge 10). It draws attention to the key insights in the recently published Challenge 10 White Paper and the broader Vision 2030 ambition-setting process. First, it highlights the need to shift beyond sustainable ocean management to include managing human behaviors that impact ocean health. Second, it reframes ocean literacy as a “societal outcome,” offering a unifying lens to capture contextualized human–ocean relationships, science-policy-society connections, and insights to bridge the knowledge-action gap. The authors present a novel figure integrating four key drivers and operational activities offering tangible pathways to strengthen and restore ocean-society relations.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,023 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».