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Enregistrement W7078724466 · doi:10.60825/hxdg-q818

State of the Physical, Biological and Selected Fishery Resources of Pacific Canadian Marine Ecosystems in 2024

2025· report· en· W7078724466 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFisheries and Oceans Canada / Pêches et Océans Canada - Publications · 2025
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpwellingMarine ecosystemEcosystemContext (archaeology)Marine conservationPelagic zoneTrophic levelEcosystem-based managementClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fisheries and Oceans Canada is responsible for the management and protection of marine resources along the Pacific coast of Canada. There is strong seasonality in coastal upwelling and downwelling, considerable freshwater influence, and variability from coupling with events and conditions in the tropical and North Pacific Ocean. The region supports ecologically and economically important resident and migratory populations of invertebrates, groundfish, pelagic fishes, marine mammals and seabirds. Since 1999 an annual State of the Pacific Ocean meeting has been convened by DFO to bring together the marine science community in the Pacific Region and present the results of the most recent year’s monitoring in the context of previous observations and expected future conditions. The workshop to review ecosystem conditions in 2024 was a hybrid meeting, convened both in-person in Sidney, B.C. and virtually, March 5-6, 2025. This technical report includes submissions based on presentations given at the meeting and poster summaries. Climate change is a dominant pressure acting on North Pacific marine ecosystems, causing, for example, increasing temperatures, deoxygenation, and acidification, and changes to circulation and vertical mixing. These pressures impact ecosystem nutrient concentrations and primary and secondary productivity, which then affect higher trophic levels through the food chain.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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