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Enregistrement W7133273998

Évaluation du stock de sébaste canari en 2022

2023· other· fr· W7133273998 sur OpenAlexaboutno 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 · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationEnvironmental indicatorStock (firearms)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation des stocks de sébaste canari porte sur une population présente sur toute la côte de la Colombie-Britannique (C.-B.) et récoltée dans deux pêches : une combinant le chalut de fond et le chalut pélagique, et une autre utilisant des engins autres que le chalut. Les captures au chalut de fond sont prédominantes (83 % en poids sur la période de 1996 à 2021), suivies par le chalut pélagique (13 %) et l’hameçon et la ligne (4 %). Les analyses de la biologie et de la répartition n’ont pas permis d’établir l’existence de stocks régionaux distincts pour le sébaste canari. Le stock de sébaste canari a été évalué à l’aide d’un modèle annuel des prises selon l’âge à deux sexes, mis en œuvre dans un cadre bayésien pour quantifier les incertitudes entourant les paramètres estimés et dérivés. La plateforme d’analyse qui a été utilisée est la plateforme Stock Synthesis 3 (synthèse des stocks 3) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Un modèle de base qui estimait la mortalité naturelle (M) et la pente (h) correspondait de manière crédible aux données disponibles et a été jugé suffisant pour modéliser la population. Cette évaluation des stocks reposait principalement sur six séries sur l’abondance du sébaste canari découlant de relevés indépendants de la pêche et sur une série sur l’abondance des captures par unité d’effort (CPUE). Bien que les séries d’abondance des relevés du sébaste canari présentaient de grandes erreurs relatives, elles ne contredisaient pas les séries de l’indice des CPUE commerciales. De plus, les données de fréquence d’âge de la pêche commerciale au chalut (36 ans) et de trois séries de relevés (23 ans) ont été utilisées. La biomasse reproductrice femelle médiane (avec les 5e et 95e centiles) au début de 2023 (B2023) a été estimée à 0,78 (0,57, 1,05) de la biomasse reproductrice femelle non exploitée à l’équilibre (B0). En outre, la valeur de B2023 a été estimée à 3,04 (1,92-4,89) fois la biomasse reproductrice à l’équilibre au rendement maximal durable, BRMD. Il y avait une probabilité estimée de 1 que B2023 > 0,4BRMD et une probabilité de 1 que B2023 > 0,8 BRMD (c’est-à-dire qu’elle se trouve dans la zone saine). La probabilité que le taux d’exploitation de 2022 soit inférieur à celui qui est associé au RMD s’établissait à 1 pour les pêches commerciales combinées. L’avis aux gestionnaires a été présenté sous la forme de tableaux de décision fondés sur les points de référence proposés établis selon le Cadre décisionnel pour les pêchesntégrant l’approche de précaution du MPO (MPO 2009a). Les tableaux de décision fournissaient des projections sur 10 ans pour un éventail de prises constantes allant jusqu’à 2 000 tonnes/an. La moyenne récente des captures sur cinq ans (2017-2021) était de 789 t. On prévoit que les stocks de sébastes canaris demeureront au-dessus du point de référence limite (PRL, 0,4BRMD) et du point de référence supérieur du stock (PRS, 0,8BRMD) avec une probabilité de plus de 0,99 dans les 10 prochaines années à un niveau de prises ≤ 1 500 t/an. On a prédit que des prises ≤ 1 250 t/an permettront de maintenir le taux de récolte sous la limite (uRMD) dans 10 ans, avec une probabilité de plus de 95 %. Il n’est pas certain que les points de référence soient pertinents pour les espèces à grande longévité et à faible productivité. L’avis relatif aux points de référence du RMD a été jugé approprié pour le sébaste canari; toutefois, d’autres paramètres de référence B0 ont été présentés dans le document d’évaluation. Il est recommandé de procéder à une réévaluation complète des stocks d’ici 10 ans, sous réserve de la disponibilité de nouveaux renseignements. Entre-temps, il est possible de faire le suivi de la tendance de l’abondance à l’aide des CPUE de la pêche commerciale et, de façon moins fiable (en raison de l’erreur relative élevée), des relevés indépendants de la pêche utilisés dans la présente évaluation des stocks.

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 enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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