What We Have Learned From the Framework for Ocean Observing: Evolution of the Global Ocean Observing System
Notice bibliographique
Résumé
The Global Ocean Observing System (GOOS) and its partners have worked together over the past decade to break down barriers between open-ocean and coastal observing, between scientific disciplines, and between operational and research institutions. Here we discuss some GOOS successes and challenges from the past decade, and present ideas for moving forward, including highlights of the GOOS 2030 Strategy published in 2019. The OceanObs'09 meeting in Venice in 2009 resulted in a remarkable consensus on the need for a common set of guidelines for the global ocean observing community. Work following the meeting led to development of the Framework for Ocean Observing (FOO) published in 2012 and adopted by GOOS as a foundational document that same year. The FOO provides guidelines for the setting of requirements, assessing technology readiness, and assessing the usefulness of data and products for users. Here we evaluate successes and challenges in FOO implementation and consider ways to ensure broader use of the FOO principles. The proliferation of ocean observing activities around the world is extremely diverse and not managed, or even overseen by, any one entity. The lack of coherent governance has resulted in duplication and varying degrees of clarity, responsibility, coordination and data sharing. GOOS has had considerable success over the past decade in encouraging voluntary collaboration across much of this broad community, including increased use of the FOO guidelines and partly effective governance, but much remains to be done. Here we outline and discuss several approaches for GOOS to deliver more effective governance to achieve our collective vision of fully meeting society's needs. What would a more effective and well-structured governance arrangement look like? Can the existing system be modified? Do we need to rebuild it from scratch? We consider the case for evolution versus revolution. Community-wide consideration of these governance issues will be timely and important before, during and following the OceanObs'19 meeting in September 2019.
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 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 | 0,062 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,021 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».