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Enregistrement W7133270005

Évaluation des stocks de homard d'Amérique à Terre-Neuve

2023· other· fr· W7133270005 sur OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilotageWestern europeStatistical analysisLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme dans les évaluations précédentes, les ZPH ont été regroupées pour former quatre régions aux fins d’évaluation : côte nord-est (ZPH 3 à 6), Avalon (ZPH 7 à 10), côte sud (ZPH 11 et 12) et côte ouest (ZPH 13 et 14). L’évaluation actuelle est principalement fondée sur les données dépendantes de la pêche provenant de la série chronologique de la pêche commerciale au casier de 2005 à 2021. En 2022, les débarquements préliminaires ont été les plus élevés en 100 ans (5 780 tonnes); cela reflète des tendances à la hausse dans les régions de la côte nord-est, de la côte sud et de la côte ouest, tandis que les débarquements déclarés dans la région d’Avalon sont demeurés bas. Toutefois, les taux de déclaration varient d’une région à l’autre, et les débarquements déclarés ne reflètent probablement pas les prélèvements totaux. Tout au long de la série chronologique, les estimations des taux d’exploitation sont élevées dans toutes les régions établies aux fins d’évaluation (40–70 % en 2021). Les indices de biomasse ont atteint des sommets de la série chronologique dans toutes les régions établies aux fins d’évaluation au cours des dernières années. Les perspectives de recrutement à court terme semblent stables dans les régions de la côte nord-est et d’Avalon, et aux niveaux les plus élevés de la série chronologique dans les régions de la côte sud et de la côte ouest. Des améliorations récentes dans le recrutement semblent être associées à l’augmentation de la température à la surface de la mer dans les régions établies aux fins d’évaluation.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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