Un modèle à effets mixtes simple pour lisser et extrapoler les poids selon l’âge des morues de la sous-division 3Ps
Notice bibliographique
Résumé
De bonnes estimations du poids selon l’âge des prises de pêche et du stock sont nécessaires pour établir une évaluation et des projections plus fiables des stocks. J’utilise un modèle simple pour éliminer le « bruit » dans les estimations du poids de la morue selon l’âge dans la sous-section 3Ps et pour indiquer les valeurs manquantes, particulièrement pour les groupes d’individus plus âgés et pour le groupe des individus âgés de 14 ans et plus qui seront utilisés dans les modèles d’évaluation du stock. Le modèle de poids est appliqué au poids selon l’âge estimé obtenu par les activités de surveillance des pêches et au poids selon l’âge obtenu par les relevés de recherche menés par Pêches et Océans Canada (MPO) au printemps, qui sont censés représenter le poids selon l’âge dans le stock. Les autres intrants importants du modèle sont les renseignements sur la précision des estimations du poids selon l’âge, tirées des échantillonnages, que le modèle applique pour faciliter la distinction entre la variabilité de la population et l’erreur de mesure. Pour les âges où les coefficients de variation (CV) d’erreur de mesure sont faibles, le modèle ajuste les poids selon l’âge des individus pêchés. Les poids selon l’âge des relevés présentent une plus grande variabilité entre les années et probablement des CV plus élevés, de sorte que le modèle n’a pas été aussi bien adapté à ces données; il a quand même tenu compte des tendances générales des poids selon l’âge au fil du temps.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».