Ocean sustainability in the context of global change: Lessons learned from a large-scale ocean research project
Notice bibliographique
Résumé
The UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021-2030) has catalyzed a renewed focus on the importance of transformative science in support of sustainable solutions to pressing climate and biodiversity challenges. How that transformative science can be best fostered requires further clarity, along with examples of insights from basic research and its application for transformative change. This synthesis paper outlines the key empirical contributions and the procedural, organizational and technical lessons learned from a 10-year, large-scale global ocean research project aimed at fostering integrated marine research and the development of ocean sustainability options within and across the natural and social sciences. The specific objective the Integrated Marine Biosphere Research (IMBeR) project is to understand, quantify and compare historic and present structure and functioning of linked ocean and human systems. Outcomes of this global research effort include: 1) better understanding and quantification of the state and variability of marine ecosystems; 2) improved scenarios, predictions and projections of future ocean-human systems at multiple scales; and 3) enhanced understanding of enabling conditions for sustainable ocean governance in the context of rapid change. Outcomes of this synthesise can inform other basic natural and interdisciplinary large-scale ocean research efforts, and further contribute to ongoing global efforts to foster transformative science that links people and oceans.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».