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Enregistrement W7133270833

Assessment of Scotian Shelf ecosystem Snow Crab in 2024

2025· other· en· W7133270833 sur OpenAlexaboutno aff
J. S.‏ Choi, B. J. Cameron, A. C. Glass

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Marine Fisheries ServiceNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésBiomass (ecology)FishingNova scotiaGroundfishHabitatSnow
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Maritimes Region, Snow Crab (Chionocetes opilio) are managed as three fishing areas: north-eastern Nova Scotia (N-ENS; formerly crab fishing areas [CFA] 20-22), south-eastern Nova Scotia (S-ENS; formerly CFAs 23, 24), and Northwest Atlantic Fisheries Organization (NAFO) Division 4X (CFA 24W). Results from an annual fishery independent survey suggest that recruitment into N-ENS and 4X continues to decline while that of S-ENS builds in strength. Poor recruitment in N-ENS and 4X may be due to elevated predation by groundfish and habitat reduction. Reproductive potential continues to be comparable to 2023, though it is expected to decline in both N-ENS and 4X. Environmental conditions (bottom temperature) have reverted to a cold-water phase in all areas; however, snow crab habitat viability still declined, especially in N-ENS and 4X. Elevated mortality and poor recruitment of immature male crab will continue to be an issue in these two areas for at least the next three years. Fishable biomass densities also declined in 2024 in both N-ENS and 4X while they increased in S-ENS. The fishable biomass indices are near historical lows in each area. In N-ENS, the modelled biomass (pre-fishery) of Snow Crab in 2024 was 2.7 kt, relative to 3.4 kt in the previous year. In S-ENS, the 2024 modelled biomass (pre-fishery) was 41.5 kt, relative to 40.6 kt in the previous year. In 4X, the modelled biomass (pre-fishery) for the 2024-2025 season was 0.18 kt, relative to 0.14 kt in the previous season. There is a continuing decrease in modelled biomass in N-ENS since 2021 and 2019 in S-ENS and 4X. Fishing mortality in N-ENS in 2024 was estimated to have been 0.32 (annual exploitation rate of 37%), up from 0.26 (annual exploitation rate of 30%) in the previous year. In S-ENS, the 2024 fishing mortality is estimated to have been 0.17 (annual exploitation rate of 18.6%), while in the previous year it was 0.18 (annual exploitation rate of 19%). Localized exploitation rates are likely higher, as not all areas for which biomass is estimated are fished (e.g., continental slope areas and western, inshore areas of CFA 24). In 4X, the 2024–2025 season (ongoing) fishing mortality is currently estimated to be 0.052 (annual exploitation rate of 5%), while in the previous season it was 0.27 (annual exploitation rate of 31%). Localized exploitation rates are likely higher, as not all areas for which biomass is estimated are fished.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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