Assessment of the Arctic surfclam (Mactromeris polynyma) stocks of Quebec coastal waters in 2020
Notice bibliographique
Résumé
This research paper presents the Arctic surfclam biology and fishing activities. It also presents data and methodologies used to prepare the Quebec inshore waters Arctic surfclam stock assessment after the 2020 fishing season. This information was presented at the peer review meeting held virtually on February 22, 2021. Mean annual Arctic surfclam landings in Quebec totalled 587 t from 2018 to 2020, an 8% decrease compared with the 2015–2017 period. The North Shore accounted for 99% of landings and the Magdalen Islands for 1%. The annual Total Allowable Catch (TAC) for the 2018–2020 period averaged over 80% in areas 3A and 3B. There was no fishing in areas 1A and 5B in 2018 and Area 2 was fished in 2018 only. There was no fishing in Area 1B from 2018 to 2020 and areas 4C and 5A remain unexploited. Mean catches per unit effort (CPUE) from 2018 to 2020 are above the time series (1993–2019) median for Area 3A but below it for areas 1A, 2, 3B, 4A, 4B and 5B. Mean sizes at landing of surfclams from 2018 to 2020 are above the time series median for areas 2, 3A, 4B and 5B, but below it for areas 1A, 3B and 4A. The exploitation rate in each area (based on the dredged surface area) was below the recommended rate of 3% in all fishing areas. According to the existing decision rules, only Area 3A meets all the conditions for a 6% quota increase. Maintaining the current quota in the other areas should not affect the status of the resource. Fishing effort in one fishing area should be distributed within and among beds in order to limit the possibility of local overexploitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».