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Enregistrement W7133277853

Assessment of Lobster on the North Shore, Quebec, in 2022

2024· other· en· W7133277853 sur OpenAlexaboutno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFishingShoreSampling (signal processing)Northern italy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lobster landings on the North Shore increased sharply to 1,468 t in 2022, up 36.3% from 2018. In LFA 15, landings totalled 204 t in 2022, up 194.2% from 2018 and up 408.6% from the average of the past 25 years (1997–2021). In LFA 16, landings totalled 194 t in 2022, up 121% from 2018 and up 473% from the average of the past 25 years. In LFA 18, landings totalled 167 t in 2022, up 30.5% from 2018 and up 386.3% from the average of the past 25 years. The 2022 values are among the highest in the historical series. In LFA 17B, landings totalled 902 t in 2022, following an all-time high in 2021 (1,120 t). The 2022 landings were up 14.0% from 2018 and up 158.1% from the average of the past 25 years. The catch per unit effort (CPUE) by weight from logbooks has increased by 79% in LFA 15 and 16 since 2018, reaching 1.11 kg/trap in 2022. This value is 246% higher than the 1993– 2021 average. In LFA 18D, the 2022 CPUE (6.04 kg/trap) was up 43.8% from 2018 and up 88.8% from the 2012–2021 average. In LFA 17B, the 2022 CPUE (4.1 kg/trap) was up 19.2% from 2018 and up 86.4% from the 2006–2021 average. Overall, fishing effort has been increasing since 2011 in the North Shore and Anticosti Island fishing areas. Very little sampling is done on the North Shore and Anticosti Island for the assessment of demographic indicators, particularly for LFAs 15 and 16 where data are missing for 2020, 2021 and 2022. Given the significant rise in fishing effort in these areas, scientific sampling effort should be increased. Size structures in LFA 17B are wide ranging, and the average size is stable for commercial-sized lobsters. Temperature indicators were examined in keeping with the ecosystem approach, but further work is required to incorporate them into the assessment of resource status. Small rock crab is a key prey source for lobster. However, over the past two years, no data has been available for the North Shore and Anticosti Island. Abundance indicators (landings and CPUE) have risen sharply on the North Shore and Anticosti Island. Lobster populations in these areas appear to be in good condition. Nevertheless, these populations may be vulnerable to overexploitation, given that the legal size is smaller than their size at sexual maturity, and they are slow-growing. It is not possible to provide comments from an ecosystem perspective because of the lack of data and/or their interpretation.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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