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Enregistrement W2808440781 · doi:10.7202/1047153ar

Le programme de suivi de la pêche récréative hivernale aux poissons de fond dans le fjord du Saguenay : un effort collectif

2018· article· fr· W2808440781 sur OpenAlexafffundvenueabout

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensAluminium Refining, Degassing and Filtering (Canada)Fisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésHumanitiesFjordGeographyArtForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au début des années 1980, une pêche récréative hivernale aux poissons de fond prend son essor dans le fjord du Saguenay (Québec, Canada). Les adeptes de cette pêche découvrent alors un écosystème unique qui recèle une grande diversité d’espèces de poissons, dont le sébaste atlantique ( Sebastes mentella ), la morue franche ( Gadus morhua ), la morue ogac ( Gadus ogac ) et le flétan du Groenland ( Reinhardtius hippoglossoides ). Des villages de pêche sont installés sur la banquise entre Saint-Fulgence et L’Anse-Saint-Jean. Cette activité récréotouristique gagne rapidement de l’ampleur, amenant plusieurs intervenants du milieu à se préoccuper de la conservation des ressources et du développement durable de cette pêche. Dans ce contexte, un programme de suivi de la pêche récréative hivernale aux poissons de fond a été mis en place en 1995. Ce programme est coordonné par Pêches et Océans Canada et réalisé avec la collaboration de nombreux partenaires, y compris Parcs Canada et la Société des établissements de plein air du Québec (Sépaq) — les cogestionnaires du parc marin du Saguenay–Saint-Laurent (PMSSL) — des associations et comités de pêcheurs et Promotion Saguenay. Cet effort collectif a permis de mettre en évidence des changements importants dans l’état des populations de poissons de fond du fjord du Saguenay et a conduit à la mise en oeuvre de mesures de gestion pour protéger ces ressources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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