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Enregistrement W2410420352 · doi:10.7202/1036504ar

Nos pêcheries sont-elles « écoresponsables » ?

2016· article· fr· W2410420352 sur OpenAlexaffvenueabout
Jean‐Claude Brêthes

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceForestryPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l’Atlantique canadien, comme dans le reste du monde, les pêcheries sont en crise. On peut se demander si notre pêche est responsable. Pour être qualifiée de « responsable », une pêcherie ne cible pas les espèces les plus menacées et n’opère pas dans des zones fragiles; elle peut être poursuivie indéfiniment dans le temps et elle prend en compte tout l’environnement et les impacts sur toutes les espèces. Une grille d’analyse des pêcheries est celle qui conduit à l’écocertification, telle que précisée par l’Organisation des Nations Unies pour l’Agriculture et l’Alimentation (FAO) et, dans son mode opérationnel, par leMarine Stewardship Council(MSC). Pour bénéficier d’une écocertification, une pêcherie doit satisfaire à 3 principes : que la ressource soit en bonne santé, bien suivie et bien gérée; que l’exploitation n’affecte pas de façon importante et irréversible les écosystèmes; et que la gestion soit claire, efficace et participative. Le processus est coûteux et incertain. Au Québec, le crabe des neiges du sud du golfe du Saint-Laurent, la crevette nordique et le homard ont été certifiés. Pour les autres espèces, ce serait sans doute plus difficile. Doit-on pour autant mettre nos poissons de côté ? Sans doute pas. Les pêcheries d’aujourd’hui ne sont plus celles d’il y a 20 ans. Les mentalités et les techniques ont évolué, les mécanismes de gestion aussi. Si rien n’est parfait, les progrès sont notables, et devraient être notés.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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