Building a Coalition and National Strategy to Advance Ocean Literacy in Canada–Lessons Learned, Adaptations, and Next Steps
Notice bibliographique
Résumé
Canada has the longest coastline in the world, stretching over 243,000 kilometres. Representing one-fifth of the world’s freshwater, Canada has over two million lakes and more than 8,500 rivers, all of which eventually drain into one of five ocean basins. Amidst such abundance, there are various considerations and lived experiences that shape people in Canada’s relationship with the ocean, including regional (e.g., coastal, inland), cultural (e.g., Inuit, First Nation, Métis, settler, newcomer), linguistic (e.g., English, French, Indigenous languages), and other important perspectives related to education, food security, livelihoods, governance, politics, economics, and more. Understanding such varying relationships with the ocean (and water) reflects the essence of ocean literacy. The Canadian Ocean Literacy Coalition (COLC), a community-driven alliance of over 400 regional and national organizations, networks, institutions, communities, and individuals, led a national study (2019-2020) that was guided by three questions: 1) What is the current state of ocean literacy in Canada? 2) What are the current gaps, barriers, and enablers? 3) What are the key recommendations to advance ocean literacy in Canada? The research findings led to the co-development of Land, Water, Ocean, Us: Canadian Ocean Literacy Strategy (March 2021), making Canada the first country in the world with a national strategy and providing a collaborative framework for action at the start of the Ocean Decade. Now, three years into the Strategy implementation, COLC’s work has led to the launch of several national and international joint action initiatives, such as Ocean Week Canada and the global Ocean Literacy Research Community. A National Strategy Impact Measurement Program has been developed to map, monitor, and evaluate progress and impact key initiatives that are advancing ocean literacy in Canada. This presentation will highlight the collaborative design approach and the intrinsic value of building a bottom-up National Strategy. Key insights and considerations on mobilizing collective action across regions, sectors, and scales while respecting regional and cultural diversity will be shared. Finally, the session will conclude with reflections on the Coalition model and Strategy framework, as well as results-based lessons learned, adaptations, and next steps to advance ocean literacy in Canada and globally.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».