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Enregistrement W4411102613 · doi:10.2218/ed.9781836451358

Heritage in the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development (2021–2030) and Beyond

2025· report· en· W4411102613 sur OpenAlexaff
Georgia Holly, Jon Henderson, Arturo Rey da Silva, Annie Edwards, Hannah Cocks, Athena Trakadas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMaritime and Coastal Archaeology
Établissements canadiensCanadian Heritage
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentOcean scienceGeographyEnvironmental scienceEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental ethicsOceanographyGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Blue Paper makes the case for putting Ocean Heritage at the heart of ocean science and sustainable development. Often overlooked in ocean governance, Ocean Heritage—both tangible (like shipwrecks) and intangible (like traditional knowledge)—holds vital insights for shaping effective, inclusive, and climate-resilient marine policy. Produced by the Cultural Heritage Framework Programme (CHFP), the only Ocean Decade programme focused on heritage, the paper shows how cultural perspectives strengthen all 10 Ocean Decade Challenges. Drawing on over 20 global initiatives, it offers practical recommendations to embed heritage in science, planning, and policy. At the Decade’s midpoint, this is a bold call to treat culture not as an accessory—but as a right and a requirement for truly sustainable oceans.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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