Working Group on American Eel (WGAMEEL; outputs from 2022 meeting)
Notice bibliographique
Résumé
The Working Group on American Eel (WGAMEEL) met remotely in September 2022 to initiate work on the first three of five Terms of Reference (TORs) of its three-year fixed term. The first two TORs tasked WGAMEEL with listing and evaluating data on American eel landings, abundance indices, and spatial and habitat data and also to describe assessment methods used in Canada and the United States (US). The third TOR was to consider Indigenous Knowledge Systems for American eel. American eel commercial landings data was compiled from the 1870s through recent years. Recent reports in both countries have identified abundance data sets that are suitable for use in stock assessments based on criteria for evaluating data sets developed by both countries. In Canada, 37 data series were reviewed, of which 16 were determined to be suitable for use in stock assessments. In the US, over 80 fishery-independent surveys from the US Atlantic coast were reviewed for the development of 25 young of the year, 10 elver, and 14 yellow eel relative abundance indices. Overall, abundance indices in both countries indicate a decline in eel abundance, although declining trends were not found in all surveyed areas. All of the series evaluated for trends are from the St. Lawrence Basin, the Canadian Maritime Provinces, and the US Atlantic coast. No abundance series are available for eel range outside these areas. WGAMEEL noted a deficiency of long time series, incomplete sampling across the range, data sharing issues, and informal or opportunistic data collection in some areas. There are commonalities in some of the US and Canadian data available for spatial modelling of American eel. A larger challenge for spatial modelling in the US and Canada will be acquiring enough high quality, georeferenced biological data sets with suitable observations to assess occurrence, abundance, and trends over time in a spatial framework. WGAMEEL also began work to consider Indigenous Knowledge Systems and their distinct way of knowing through its four orientations. WGAMEEL will continue over the next two years to address the third TOR as well as the remaining two on stock assessment methods.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,033 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».