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Enregistrement W4229485305 · doi:10.31230/osf.io/q38ez

Fishery Audit 2019

2019· preprint· en· W4229485305 sur OpenAlexaboutno aff
Oceana, Devan Archibald, Robert Rangeley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryBycatchOverfishingFish stockBusinessStock (firearms)FishingAuditFisheries managementStock assessmentGeographyAccountingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy fish populations are critical to healthy ecosystems: they feed communities, support economies and are essential to our survival. But our oceans are facing growing threats and greater uncertainty. Overfishing, climate change, habitat destruction and pollution are degrading the underwater world and putting the marine life we all depend upon at risk. Much is at stake, as the status quo is demonstrably not working. The number of stocks in the healthy zone has decreased since Oceana Canada released its 2018 Fishery Audit, and the number in the critical zone has increased — including crab and shrimp stocks. This isparticularly worrying if the depletion of crustaceans becomes a trend, as the value of Canada’s seafood industry depends heavily on them. Progress on implementing rebuilding plans remains slow and many critically depleted stocks, including northern cod, are still without a plan. As well, Fisheries and Oceans Canada (DFO) has not yet indicated how and by when it will collect adequate catch monitoring information, needed to measure and manage bycatch (the incidental catch of non-target fish) in all Canadian commercial fisheries. Meanwhile, only two of the 11 recommendations from the 2018 Fishery Audit have been implemented. DFO has made some progress since the last Fishery Audit was released. In 2019, DFO published more information to help assess fish stock health, and some elements of fishery monitoring became more transparent. DFO also implemented some of the recommendations from the 2016 Auditor General report on sustainable fisheries, including developing timelines and priorities for rebuilding plans for depleted fish populations. Most importantly, a modernized Fisheries Act became law in June 2019. For the first time in the Act’s history, rebuilding plans are now required for depleted fish populations. The government has committed more than $100 million over five years to assess and rebuild fish stocks. This brings Canada into the group of nations with modern fisheries laws and could signal a historic turning point in the health of Canadian fisheries. The impact of the new Act will depend on the strength and pace of regulations, currently under development. The regulations will outline what rebuilding plans must include, and Oceana Canada is advocating that, at a minimum, they should specify a timeline and target, aimed at rebuilding stocks to healthy levels. In the year ahead, the federal government must develop strong and effective regulations to support the rebuilding provisions in the Fisheries Act and accelerate the implementation and enforcement of existing policies. Fortunately, there is a strong base of support for new regulations to rebuild stocks, new funding commitments and much-needed increases in DFO’s science capacity to get the job done. We have the tools needed to modernize Canada’s approach to fisheries management and rebuild fish populations, and Canadians want to see this happen. In a recent Abacus Data market research survey, 98 per cent of Canadians said it was important that the federal government work to rebuild abundant fish populations. If the government fails to take these actions, we can expect the number of healthy stocks to continue to decline and depleted populations will fail to recover, impoverishing the oceans and the coastal communities who depend on them.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2350,124

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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