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Enregistrement W7133278262

Recensement des écosystèmes marins vulnérables des monts sous-marins dans la zone de la Convention de la Commission des pêches du Pacifique Nord au moyen de relevés visuels et de modèles de répartition

2025· other· fr· W7133278262 sur OpenAlexaboutno aff
Devon Warawa, Janelle Curtis, Christopher N. Rooper, Jessica Nephin, Sam Georgian, Jackson W.F. Chu, Sarah E. Dudas, Anders Knudby

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeDecolonizationIndian ocean
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans sa résolution 61/105, adoptée en 2006, l’Assemblée générale des Nations Unies a demandé aux États de gérer les pêches durablement et de protéger les écosystèmes marins vulnérables (EMV) des pratiques de pêche destructrices. En vertu de la Convention sur la conservation et la gestion des ressources halieutiques en haute mer dans le Pacifique Nord, les membres de la Commission des pêches du Pacifique Nord (CPPN; NPFC en anglais, documents uniquement en anglais), y compris le Canada, doivent élaborer un processus de recensement des EMV et des zones où ils sont susceptibles de se trouver (EMV potentiels) à l’aide de la meilleure information scientifique disponible. En janvier 2024, la CPPN a inclus quatre groupes de coraux et deux classes d’éponges comme taxons indicateurs des EMV et a récemment adopté une méthodologie quantitative qui peut être utilisée pour recenser les EMV à partir de relevés visuels (NPFC-SSC BFME 2022, NPFC-SC 2022a; NPFC-COM 2023). Cette approche quantitative a été élaborée à l’origine par Rowden et ses collaborateurs (2020) pour l’Organisation régionale de gestion des pêches du Pacifique Sud et appliquée par Warawa et ses collaborateurs (2022, 2023a, 2023b) à l’est de la zone de la Convention (ZC) de la CPPN. La CPPN a également adopté un cadre qui définit les modèles prédictifs comme un moyen de recenser des EMV potentiels (NPFC 2023a; NPFC 2023b). En tant que partie contractante à la CPPN et son seul membre exploitant une pêche par le fond dans la partie nord-est (NE) de la zone de la Convention de la CPPN, il incombe au Canada de localiser les EMV et les EMV potentiels dans cette région. En date de janvier 2024, le Canada a recensé cinq zones d’EMV sur le mont sous-marin Cobb, qui ont été approuvées par le Comité scientifique de la CPPN en décembre 2023. La Commission les a adoptées en avril 2024. Nous décrivons comment ces cinq EMV ont été localisés à l’aide de l’approche décrite dans Rowden et al. (2020; voir Warawa et al. 2022, 2023a). Nous avons utilisé des données visuelles recueillies en 2012 (Curtis et al. 2015) pour estimer un seuil régional de densité des indicateurs des EMV afin de déterminer les cinq EMV sur le mont sous-marin Cobb en appliquant notre seuil à ces données visuelles. La taille des EMV variait d’environ 50 à 200 m2 et leur profondeur, de 500 à 1 200 m. Nous recensons également les EMV potentiels dans la chaîne des monts sous-marins Cobb Eickelberg en appliquant le seuil régional de densité des indicateurs des EMV aux prévisions modélisées de la densité des taxons indicateurs des EMV (Warawa et al. 2023b). Des EMV potentiels sont probablement présents sur tous les monts sous-marins de la chaîne de monts sous-marins Cobb-Eickelberg. La plus grande superficie totale déterminée comme étant un EMV potentiel se trouvait sur le mont sous-marin Cobb (27,55 km2 , 15,39 % de la superficie modélisée sur ce mont), puis sur le mont Brown Bear nord (20,4 km2 , 19,88 % de la superficie modélisée sur ce mont), sur le mont Brown Bear sud (13,74 km2 , 4,40 % de superficie modélisée sur ce mont) et sur la dorsale Eickelberg (10,95 km2 , 22,71 % de la superficie modélisée sur cette dorsale).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
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