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Enregistrement W7133273589

Une évaluation du crabe des neiges (Chionoecetes opilio) à Terre-Neuve-et-Labrador en 2019

2022· other· fr· W7133273589 sur OpenAlexaboutno aff
J. Pantin, D. R. J. Mullowney, M. Koen-Alonso

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecial sectionSection (typography)Division of labour
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’état de la ressource de crabe des neiges (Chionoecetes opilio) à Terre-Neuve-et-Labrador dans les divisions 2HJ3KLNOP4R de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) est évalué à l’aide de divers paramètres. Afin de connaître les tendances de la biomasse, du recrutement, de la production et de la mortalité qui se dessinent au cours de la série chronologique, on a recours aux données des relevés plurispécifiques au chalut de fond, des relevés côtiers et hauturiers au casier, des journaux de bord des pêcheurs, des observateurs en mer, du Programme de vérification à quai, ainsi que des relevés océanographiques. En 2019, les débarquements de crabe des neiges ont chuté à leur plus bas niveau en 25 ans, soit 26 400 tonnes, tandis que l’effort a diminué à moins de 3 millions de casiers levés, soit le niveau le plus bas en deux décennies. Dans l’ensemble, les captures par unité d’effort (CPUE) étaient à leur plus bas niveau de la série chronologique en 2018, mais elles ont augmenté pour se rapprocher du creux historique précédent en 2019. Malgré de modestes hausses au cours des dernières années, l’indice de la biomasse exploitable (IBE) des relevés au chalut est demeuré faible, et celui des relevés au casier demeure près du creux de la série chronologique. Le recrutement global dans la biomasse exploitable est très faible depuis quelques années et on s’attend à ce qu’il reste peu élevé en 2020. La mortalité totale du crabe exploitable a été très importante ces dernières années, mais on estime maintenant qu’elle se rapproche des moyennes de la série chronologique dans la plupart des divisions d’évaluation (DE). En 2019, les taux d’exploitation de la pêche sont demeurés élevés dans les divisions d’évaluation 2HJ et 3K, ont diminué dans la division d’évaluation 3LNO et les eaux côtières de la division d’évaluation 3L, et sont demeurés à de faibles niveaux dans les divisions d’évaluation 3Ps et 4R3Pn. Les éléments du cadre de l’approche de précaution proposé présentés dans cette évaluation sont provisoires. Les points de référence limites (PRL) ont été établis dans le cadre d’un processus scientifique évalué par des pairs, mais les lignes du point de référence supérieur sont encore en cours d’élaboration. En 2020, en raison des débarquements inchangés, la plupart des divisions d’évaluation devraient se situer dans la zone de prudence du cadre de l’approche de précaution proposé, mais on s’attend à ce que la division d’évaluation 3LNO se situe en zone critique. Des indices climatiques à grande échelle semblent favoriser une amélioration du recrutement dans la plupart des principales zones de l’aire de répartition du stock au cours des prochaines années. Ces dernières années, une forte diminution de la taille à la maturité des mâles (c.-à-d. la taille lors de la mue terminale) dans la plupart des divisions d’évaluation, qui s’est maintenue dans certaines d’entre elles en 2019, pourrait réduire les perspectives de recrutement à court terme dans la biomasse exploitable du crabe des neiges.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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