Strategies and best practices for fostering diverse engagement in international collaborations
Notice bibliographique
Résumé
Given that ocean-related challenges are increasingly globalized, complex, and interconnected, international collaboration is essential to move toward a sustainable future and to achieve the overarching goals of the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development. To effectively address these challenges, it is crucial to engage diverse people from different regions, backgrounds, and sectors. However, there is still a lack of integration of experiential knowledge and diverse perspectives in ocean science to enhance the full participation of marginalised and economically disadvantaged groups. These experts are often excluded from discussions regarding ocean governance and management strategies in most countries globally. To overcome these barriers, some organizations have already established policies and practices to foster diversity, equity and inclusion (DEI). However, these practices often only exist in formalized documents but are not adopted in practice due to deeply rooted organizational culture and systemic biases. Further, these practices are not transparent or easily accessible, which impedes other institutions and projects from building on existing knowledge to identify transformative and universal solutions. To increase diverse participation in ocean science, gaps should be identified and addressed. The UN Ocean Decade ECOP DEI task team comprises a diverse group of professionals spanning many regions of the world and connected to various Ocean Decade Programmes. Together with the endorsed Ocean Practices programme, the task team is exploring innovation in how we, as a community of ocean professionals, conduct co-design in the context of co-producing knowledge and co-developing solutions. Here, we present a gap analysis in the form of a literature review and results from a survey across all Ocean Decade actions on effective strategies to advance diversity, equity, and inclusion. We identify strategies that are cross-cutting, and interoperable and can thus become standardized best practices advancing DEI within the Ocean Decade. Our aim is to support a transformational change in how Ocean Decade Challenges can be collaboratively addressed. The presented results from the survey capture the needs and existing solutions for fostering diverse participation in the co-design of ocean initiatives, offering actionable insights for informed decision-making. Additionally, the survey highlights the specific needs of the ocean professional community and showcases the progress, challenges, and tools that organizations are using to achieve DEI-related goals within the Ocean Decade. Our aim is to make these practices findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR), thereby advancing inclusivity and eliminating discrimination in this transformative period. By creating avenues for collaborative knowledge-sharing relating to DEI in the Ocean Decade, this work will broadly apply to partner organizations striving to make visible and meaningful progress for a more inclusive, accessible ocean.
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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 | 0,158 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,043 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».