The Ocean & Society Survey: A Global Tool for Understanding People–Ocean Connections and Mobilizing Ocean Action
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen calls for improved ways of assessing and understanding ocean literacy across a range of contexts. This article presents collaborative advances toward these ends on a global scale, through the co-creation of the Ocean & Society Survey. This Survey—based on national surveys in Canada, Brazil, and the UK—and the collaboration of 20 core partners, aims to capture diverse people–ocean connections. The article outlines the Ocean & Society Survey’s objectives to: (a) strengthen people–ocean relationships by exploring how people understand, value, and/or engage with the ocean; (b) guide pathways of engagement by identifying behavioural motivations, barriers, and enablers; (c) generate insights to inform targeted, audience-specific ocean communications campaigns; (d) demonstrate the value of transdisciplinary partnerships; and (e) better understand what influences peoples’ interests and concerns about the ocean, alongside the willingness and capacity to take action and make informed decisions. The article presents the co-design process of the global tool. In particular, it outlines the analytical approach using thematic, dimensional, and metric indices to compile a question set that can be used to achieve the above objectives by comparing public ocean perceptions over time and across regions. It discusses processes of external review, piloting, and launch in the lead-up to the third UN Ocean Conference, and the projected trajectory until 2030.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».