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Enregistrement W7133275018

Assessment of the northern contingent of Atlantic Mackerel (Scomber scombrus) in 2020

2022· other· en· W7133275018 sur OpenAlexaffabout
Andrew D. Smith, Linda Girard, Mélanie Boudreau, Elisabeth Van Beveren, Stéphane Plourde

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGovernment of CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock assessmentFishingStock (firearms)Fish stockMackerel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The status of the northern contingent of Atlantic mackerel (Scomber scombrus) in the Northwest Atlantic is assessed every two years using an age-structured stock assessment model. This document presents the background information, data, and methods used to calculate the main stock status indicators for mackerel which form the basis of advice given to the Fisheries and Aquaculture Management Branch of Fisheries and Oceans Canada (DFO) in the setting of Total Allowable Catch (TAC). The present stock assessment took place on the 25-26 of February and March 3rd of 2021 and provides advice for the 2021-2022 fishing seasons. The main results of this assessment indicated that in 2020, the spawning stock biomass (SSB) of mackerel was estimated to be at an all-time low and in the Critical Zone, as per DFO’s Precautionary Approach (PA), since 2011. Recruitment of age 1 fish was estimated to be near record lows in recent years and the age structure of the stock was severely truncated. The fishing mortality rate (F) was also above the reference point. Short-term projections indicated that the probability of the SSB leaving the Critical Zone by 2023 varied from 29%-37% (TAC = 10 000 t) to 51%- 58% (TAC = 0 t) depending on the assumptions of future recruitment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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'admission2
Résumé présentoui

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