Ocean Literacy for Ocean Sustainability: Reflections From Australia
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring a sustainable future for the global ocean requires meaningful dialogue and engagement with society. Around the world, efforts to engage and collaborate with society increasingly emphasise ocean literacy as a potential tool for engaging and educating people on ocean issues. A conceptual measure of people’s awareness, attitudes, and behaviours towards the ocean, ocean literacy has been highlighted as a key objective in recent ocean sustainability agreements and initiatives, including the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development. In Australia, research and applied interest in ocean literacy is burgeoning. It is therefore timely to take stock and explore recent work that may inform future pathways towards supporting and engaging society in achieving ocean sustainability. Here, we explore examples of ocean literacy research and practice in Australia, to develop prospective thinking on inter/transdisciplinary approaches for advancing ocean literacy under sustainability objectives. In doing so, we anticipate the next steps for progressing ocean literacy in the Australian context, including supporting ocean learning and education, engaging communities at all levels, fostering cross‐sector collaboration on connecting people to the ocean, and building strong and actionable policy and funding frameworks to ensure long‐term impact. We emphasise the need to collaboratively develop a national ocean literacy strategy to guide and structure these efforts and to establish an Australian ocean literacy coalition to facilitate research, cross‐sector collaboration, and implementation in practice.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».