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Enregistrement W6994056668

[sans titre]

2021· other· en· W6994056668 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer and biochemical research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentMarine ecosystemCivil societyComponent (thermodynamics)EcosystemHuman health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there is growing evidence of the importance of marine ecosystems for our societies, evidence shows also that pressures from human activities on these ecosystems are increasing, putting the health of marine ecosystems at stake worldwide. Hence, Blue Economy is becoming an important component of future socio-economic development strategies (e.g. this is called Blue Growth in Europe), that eventually can result in increasing pressures at sea, and despite the current regulatory framework (in particular with the Oceans Act, in USA or Canada, and the Marine Strategy Framework Directive, in Europe), it is likely that this situation will continue in the future. Ensuring all those connected to the sea, directly or indirectly, gain a better understanding of the importance of the seas, the human-sea interactions and opportunities to act better and reduce impacts from human pressures, is central to Ocean Literacy (OL). Receiving increasing attention in Europe and USA, OL is a challenge for all parts of society: educators & trainers, children and professionals, civil society and scientists, consumers and policy/decision makers. It is seen as part of the package of solutions that will lead to a change in behavior and practice, thus reducing impacts and resulting in healthier marine ecosystems, whilst allowing development opportunities offered by seas are seized in a sustainable manner. This Research Topic focuses on the issues and options for effective OL worldwide. It discusses: (1) existing experiences in OL (formal and informal education for children, training for professionals, tools for raising awareness of consumers – and of investors in the marine sectors…) and their effectiveness (from understanding better to acting differently); (2) the role OL could play (in interaction with innovation, regulation, economic incentive, social norms…) to support human capital development as key component of sustainable growth; and (3) pre-conditions for effective OL for different sectors and target groups. Questions relevant to OL include: Which knowledge – produced by whom – to share and how? Who to target – and how to effectively reach those targeted? How to design OL initiatives – including by mobilizing those targeted (via living lab approaches e.g.) – to ensure effective OL and pave the way for behavior change? What are the knowledge gaps that limit our capacity to design effective OL? As scientists, it is likely you have many more questions to offer and discuss.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1660,068

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,373 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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