The Fishing Vessel Ocean Observing Network (FVON): Towards advancing collaborative observations for the sustainability of our oceans
Notice bibliographique
Résumé
As climate change advances, there is increasing pressure to better understand and monitor the ocean. Oceanographic data play a crucial role in shaping policies and decision-making, from ecosystem-based fisheries management to preparing for extreme events. Improvements in these areas are essential for safeguarding the livelihoods, food security, and safety of coastal communities worldwide. Although there have been significant advancements in monitoring essential ocean variables, critical data gaps remain, limiting both short-term forecasts and long-term predictions. Paradoxically, more subsurface data is available from the open ocean than from nearshore areas (Van Vranken et al. 2023). Coastal, shelf, and boundary regions are under-observed due to the challenges of deploying traditional autonomous or free-drifting ocean observing platforms in these dynamic environments. However, this same dynamism often attracts fish—making these areas vital for fishing. The spatio-temporal ocean data gaps often coincide with fishing activities. This fortuity presents a tremendous complementarity with existing networks with the opportunity to transform ocean observation. Fishing vessels can serve as platforms for a range of oceanographic instruments, enabling cost-effective and scalable data collection. Many types of fishing gear already profile the water column, providing an opportunity for attached sensors to gather valuable subsurface data along the ride. By coupling precise fishing location data with environmental measurements, the data can then optimize physical models of ecosystem dynamics and improve meteorological forecasting. Integrating cost-effective data collection with fishing activities is also an intrinsically inclusive approach to ocean observing. The unique collaboration empowers non-traditional stakeholders to adopt innovative solutions for improved sustainability, profitability, and resilience in their own communities. In addition, the cost-effective implementation allows for unprecedented global expansion, especially into historically underserved geographies. To maximize these benefits and complement existing ocean observing networks, the Fishing Vessel Ocean Observing Network (FVON) has been established as an emerging network within the Global Ocean Observing System, facilitating global impact through local collaborations. Intensive co-design with fishers from various horizons—ranging from industrial vessels to Indigenous artisanal canoes and extending from the equator to polar regions—has outlined the need for FVON to coordinate common standards for technology and deployment, establish best practices, standardize data flows, and facilitate observation uptake across programs. Through these activities, FVON seeks to achieve its mission: to foster collaborative fishing vessel-based observations, democratize ocean observation, improve ocean predictions and forecasting, promote sustainable fishing practices, and facilitate a data-driven blue economy.
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 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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».