Getting Off the Boat: Re‐Considering Research Responsibility and Knowledge Dynamics in Ocean Literacy
Notice bibliographique
Résumé
In light of the UN Ocean Decade’s calls for increased ocean literacy, what can critical perspectives on inter‐epistemic exchanges contribute to the practice of researchers themselves? Herein, we aim to expand on scholarship analyzing the relationship between researchers and local/Indigenous knowledge holders beyond notions of knowledge commensurability, towards interpersonal practices. A framework of relationship‐building allows local perspectives and knowledge to be included both actively and passively in research. However, this requires marine scientists to spend time disembarked from sampling vessels in local communities. This adaptation in research methodology involves the scientist becoming a person first, and a researcher second. A paradigm shift occurs where the researcher’s function is that of a guest, whose primary exercise is to actively listen. This repositions ocean literacy as a reciprocal process, whereby the scientist learns from diverse perspectives to inform and enrich mutual understandings of the ocean. We build here on research experiences to show how interpersonal relationships, rather than systemic ones, can help build richer collaboration. This dynamic is illustrated through the case of a marine habitat mapping study in the Canadian Arctic. Community engagement was prioritized by the researcher as a first step, allowing for exposure to local understandings of the ocean to orient research questions. Outcomes included locally relevant marine maps and research findings, culturally responsive outreach materials, a recovered airplane, short‐term local employment, and long‐term relationships which continue to the present day. This case demonstrates how the intentional development of interpersonal relationships can leverage research activities towards building ocean literacy which respects and recognises diverse knowledge systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».