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Enregistrement W7133273699

Estimer les effets néfastes et les mesures de compensation pour la mort du poisson

2022· other· fr· W7133273699 sur OpenAlexfundno 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 · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaBC HydroUniversity of Alberta
Mots-clésPopulationPoisson distributionESPACE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent avis scientifique résume une analyse des méthodes qui peuvent être utilisées pour quantifier la mortalité résiduelle (p. ex. la mort du poisson par des moyens autres que la pêche) résultant d’un ouvrage, d’une entreprise ou d’une activité (OEA) pour les populations et les communautés halieutiques, et des mesures visant à compenser cette mortalité résiduelle. Cet avis met l’accent sur la prise de décisions en lien avec la mortalité et la productivité du poisson dans le cadre du Programme de protection du poisson et de son habitat. Bon nombre de ces méthodes peuvent aussi être utilisées dans des situations de mortalité où des espèces sont en péril, mais le choix des méthodes et du profil de risque dans ces situations peut être différent. Nous avons étudié les méthodes au niveau de la population qui permettent d’évaluer l’équivalence entre la quantification de la mortalité du poisson découlant d’un OEA, et les hausses de productivité issues d’une compensation associée (y compris les possibles mesures de compensation pour de l’habitat). Lorsqu’il existe des données, la méthode de « perte totale de la biomasse » est recommandée, car elle s’harmonise mieux aux considérations relatives à la « productivité » de la Loi sur les pêches. Toutes les méthodes ont des avantages et des limites, et le choix d’une approche appropriée peut dépendre du cas, en fonction de considérations comme la disponibilité des données, les modèles existants et l’objectif global de l’analyse. La prise en compte du risque en vertu de la Loi sur les espèces en péril peut nécessiter l’application de diverses méthodes. Le calcul de l’équivalence doit reconnaître, évaluer et gérer du mieux possible toutes les sources d’incertitude, y compris l’incertitude sur la prévision des effets, l’efficacité de la compensation et les états futurs des écosystèmes aquatiques. Les possibles décalages temporels et l’incertitude liés à la mise en oeuvre et au fonctionnement d’une compensation, de même que l’incertitude relative à l’ampleur des dommages et à l’efficacité des compensations proposées, peuvent être inclus dans les calculs selon des ratios de décalages temporels et les ratios de compensation liés à l’incertitude. Les ratios de compensation dans la documentation oscillent généralement entre 1:1,5 et 1:5. La mortalité appliquée à une plus grande proportion d’espèces dans une communauté ou un écosystème suggère une forte probabilité que les espèces du réseau présenteront un résultat négatif. En fin de compte, le résultat pour toutes les espèces dépend des effets directs et indirects dans le réseau. Une série de méthodes au niveau de la communauté sont présentées; des méthodes qui doivent être utilisées dans des simulations de scénario si l’on prévoit que la mortalité affectera de nombreuses espèces de poissons. Des modèles de communauté d’une seule espèce laissent supposer que la productivité des espèces de niveaux trophiques supérieurs tend à être affectée négativement par la mortalité agissant à un niveau trophique inférieur. Ces espèces de niveaux trophiques supérieurs sont souvent des espèces de valeur pour la pêche. Lors de l’évaluation des effets de la mortalité du poisson sur les populations et les communautés, les facteurs suivants doivent être pris en compte : le cycle biologique des espèces, la taille et la dynamique des populations touchées, la composition de la communauté et de l’écosystème, le moment, la durée, l’échelle, l’ampleur et le mécanisme de mortalité, ainsi que les interactions avec d’autres sources de mortalité. Les cadres de l’approche de précaution utilisés pour gérer les pêches peuvent être utilisés pour appuyer les décisions fondées sur le risque liées à la mortalité du poisson découlant des OEA, et aux mesures de compensation connexes. L’utilisation d’un cadre commun par les responsables des pêches, des poissons et des habitats des poissons permettrait de mettre à profit les données et l’information dans différentes approches décisionnelles. Les cadres de l’approche de précaution peuvent être appliqués dans des scénarios riches ou limités en données. Un examen systématique des options et des méthodes de compensation pour les cas de mortalité du poisson a montré que la documentation actuelle sur ce sujet est plutôt limitée, mais des exemples de compensations fondées sur la création, la restauration et la mise en valeur de l’habitat ainsi que la manipulation biologique et chimique (dont l’empoissonnement) ont été utilisés dans différentes circonstances. Toutes les méthodes de compensation examinées présentent de possibles défis et bienfaits à l’égard de leur mise en oeuvre. Un avis détaillé sur ces méthodes existe quelque part. En ce qui concerne la mortalité du poisson, la création de l’habitation a été le plus souvent étudiée pour les salmonidés et portait généralement sur les stades de vie du frai/des oeufs, des larves et des juvéniles. La restauration et la mise en valeur de l’habitat sont les mesures de compensation les plus utilisées dans les cas de mortalité du poisson. Les mesures de restauration sont souvent avantageuses pour l’ensemble de la communauté de poissons, alors que les mesures de mise en valeur sont plus susceptibles de procurer des avantages à des espèces précises. La mise en valeur et la restauration de l’habitat sont surtout avantageuses aux premiers stades de vie. L’empoissonnement et l’ajout de nutriments ont aussi été utilisés pour compenser la mortalité du poisson dans les écosystèmes d’eau douce. Bien que les deux approches présentent des difficultés inhérentes, elles peuvent être utilisées dans des circonstances particulières. L’empoissonnement peut être utile si la mortalité du poisson est directe et non liée à des sources indirectes. L’enrichissement en nutriments peut être une solution provisoire pour compenser les déficiences en nutriments et augmenter la productivité globale de l’écosystème. La documentation étudiée indique que, peu importe la méthode utilisée, les projets de compensation ayant fait l’objet d’une évaluation avant les effets et les programmes de surveillance prolongée permettaient de mieux évaluer l’efficacité de la compensation. Voilà qui laisse présumer que les programmes de planification et de suivi de la compensation sont importants et qu’il existe un avis détaillé pour la conception et le suivi de ces programmes. En général, la portée des modèles et des analyses présentés dans cet avis est établie au niveau de la population, et dans des situations applicables, la portée de l’analyse peut être établie au niveau d’une sous-population ou au niveau local.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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
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