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Enregistrement W4408816552 · doi:10.5194/oos2025-1177

Ocean Best Practices: Advancing Interoperability and Equity for a Sustainable Ocean

2025· preprint· en· W4408816552 sur OpenAlexaff
Cristian Muñoz, Rebecca Zitoun, Jay Pearlman, R. Garello, George Petihakis, Cora Hoerstmann, Talen Rimmer, Pauline Simpson, Patricia Cabrera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityEquity (law)BusinessOceanographyComputer sciencePolitical scienceGeologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving the UN Ocean Decade's objectives necessitates coordinated, harmonized, and interoperable ocean observations and analyses across disciplines and scales. Central to this is adopting standardized methodologies—including guidelines, policies, protocols, and specifications—that underpin collaboration, data interoperability, and sustainable ocean management.Best practices in ocean observing offer significant benefits; shared, well-documented methods support global and regional interoperability, capacity development and innovation across the ocean science value chain—from requirements setting, through observations and data management, to end-user applications and societal impacts.The Ocean Best Practices System (OBPS) is a transformative initiative of the Intergovernmental Oceanographic Commission (UNESCO-IOC) facilitating the creation, archiving, discovery, and dissemination of methods, best practices, and standards. OBPS addresses the need for reliable, interoperable ocean data use, supporting a comprehensive global observing network from the deep ocean to the coast. It fosters knowledge transfer and capacity development, particularly for Small Island Developing States (SIDS) and Least Developed Countries (LDCs), addressing barriers to diversity and equity.By focusing on methods standardization—a cornerstone of ocean activities—OBPS promotes inclusivity and collaboration across the ocean community. It interconnects all Ocean Decade Programmes , enabling the creation, sharing, and dissemination of accessible methodologies and best practices. This ensures greater participation of diverse stakeholders while supporting sustainable ocean management and innovation.OBPS is carrying out different activities to fill existing gaps in creating, sharing, and interconnecting ocean observing knowledge and infrastructure globally:Training and Capacity Development among individuals and countries to develop and apply ocean best practices. Development of a Maturity Model for Practices [1] based on a five-level model differentiates between 'good' and 'best' practices, guiding practitioners toward continuous improvement. Establishing a Federated System for Methodology Sharing through distributed systems to allow organizations to maintain autonomy over assets, enhancing metadata sharing across repositories. This initiative enhances cross-indexing and discovery across repositories under the IOC OBPS and the Ocean Data and Information System (ODIS), in collaboration with the Food and Agriculture Organization (FAO) and the International Council for the Exploration of the Sea (ICES). Linking Datasets and Methodologies for Traceability with the European Marine Observation and Data Network (EMODnet) that links datasets and methodologies in OBPS, aiming to expand to global repositories like the Ocean Biodiversity Information System (OBIS). Supporting the contributions of the OBPS OceanPractices Ocean Decade Programme to Ocean Decade vision and programmes OBPS plays a crucial role in enhancing the knowledge generation process and ensuring that best practices are widely accessible and adopted to ultimately support informed decision-making processes in ocean management. By linking maturity-assessed practices through a federated system of methodologies, OBPS fosters a cultural shift that places ocean knowledge ahead of policy.[1] Mantovani C, et al (2024) An ocean practices maturity model: from good to best practices. Front. Mar. Sci. 11:1415374. doi: 10.3389/fmars.2024.1415374

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0060,017
Communication savante0,0280,036
Science ouverte0,0050,036
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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