Ocean Best Practices: Advancing Interoperability and Equity for a Sustainable Ocean
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,072 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,028 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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.
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 ».