MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6943968138 · doi:10.15468/zv9wu8

Pacific Region Commercial Salmon Fishery In-season Catch Estimates

2021· dataset· en· W6943968138 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGlobal Biodiversity Information Facility · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogbookFishingCatch and releaseRevenueFish <Actinopterygii>Fisheries managementRecreation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fishery Operations System (FOS) is the Department of Fisheries and Oceans Canada’s (DFO) centralized Oracle database that holds commercial salmon fishery catch, effort and biological data. The FOS database was built in 2001 and continues to be the current repository for all data pertaining to DFO’s Pacific Region Commercial Salmon Logbook program.The Commercial Salmon Logbook program was initiated in 1998 with fleet wide participation made mandatory during the 2001 season. The program requires all commercial salmon fishers to record their daily catch and effort information in a harvest logbook and to subsequently report it to DFO using a service provider within deadlines defined in the conditions of licence. A portion of the information collected from the logbook program contains fisher personal information and is therefore protected and un-releasable. Fishery Managers use the fisher reported catch and effort, in addition to information collected from other sources such as overflights, to calculate in-season catch estimates. NOTES: This report contains ONLY commercial catch estimates — it DOES NOT include testfishing, recreational or First Nations data. These figures are preliminary in-season catch estimates and are subject to change. Consult the applicable Fishery Manager or Biologist as to the status of particular catch estimates. All catch estimates are reported in pieces (numbers of fish). Catch estimates include adults and jacks combined ("jacks" are small but sexually mature early-return males).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,186 · 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
GenreJeu de données

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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Biodiversity Information Facility→Même sujetMycorrhizal Fungi and Plant Interactions→Travaux en français237 207→