Identification of Vulnerable Marine Ecosystems on Seamounts in the North Pacific Fisheries Commission Convention Area using Visual Surveys and Distribution Models
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations General Assembly called upon States to manage fisheries sustainably and protect vulnerable marine ecosystems (VMEs) from destructive fishing practices when they adopted Resolution 61/105 in 2006. The Convention on the Conservation and Management of High Seas Fisheries Resources in the North Pacific Ocean requires North Pacific Fisheries Commission (NPFC) Members, including Canada, to develop a process to identify VMEs and areas where they are likely to occur (i.e., likely VMEs) using the best scientific information available. As of January 2024, the NPFC included four groups of corals and two classes of sponges as VME indicator taxa and recently adopted a quantitative methodology that can be used to identify VMEs based on visual surveys (NPFC-SSC BFME 2022, NPFC-SC 2022a; NPFC-COM 2023). This quantitative approach was originally developed by Rowden et al. (2020) for the South Pacific Regional Fisheries Management Organization and applied by Warawa et al. (2022, 2023a, 2023b) to the eastern NPFC Convention Area (CA). The NPFC also adopted a framework that identifies predictive models as one means to identify likely VMEs (NPFC 2023a; NPFC 2023b). As a Contracting Party to the NPFC, and the only Member operating a bottom fishery in the northeast (NE) part of the NPFC’s Convention Area, Canada has the responsibility to identify VMEs and likely VMEs in this region. As of January 2024, Canada has identified five VME areas on Cobb Seamount, which were endorsed by the NPFC’s Scientific Committee in December 2023. These were adopted by the Commission in April 2024. We describe how these five VMEs were identified using Rowden et al.’s (2020) approach (see Warawa et al. 2022, 2023a). We used visual data collected in 2012 (Curtis et al. 2015) to estimate a regional VME indicator density threshold to identify the five VMEs on Cobb Seamount by applying our threshold to these visual data. The five VMEs ranged from approximately 50 – 200 m2 in size and 500 – 1,200 m in depth. We also identify likely VMEs in the Cobb-Eickelberg seamount chain by applying the regional VME indicator density threshold to model predictions of the density of VME indicator taxa (Warawa et al. 2023b). Likely VMEs are probably present on all seamounts in the Cobb-Eickelberg seamount chain. Cobb Seamount had the largest total area identified as likely VME (27.55 km2 , 15.39% of modeled area on Cobb Seamount), followed by Brown Bear North (20.4 km2 , 19.88% of modeled area on Brown Bear North), Brown Bear South (13.74 km2 , 4.40% modeled area on Brown Bear South) and Eickelberg Ridge (10.95 km2 , 22.71% of modeled area on Eickelberg Ridge).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».