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Enregistrement W7133282932

LRPs under the FSPs

2023· other· en· W7133282932 sur OpenAlexfundaboutno 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 · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésHarmStock (firearms)Fish stockRisk management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Limit Reference Point (LRP) represents the upper bound of stock states that should be avoided in order to prevent serious harm to the stock and is the boundary between the Critical and Cautious zones of DFO’s Precautionary Approach (PA) Policy. Under that Policy and the Fish Stocks Provisions (FSPs), breaching the LRP is a trigger for a rebuilding plan. Serious harm is an undesirable state that may be irreversible or only slowly reversible over the long-term. It may be directly or indirectly due to fishing, other human-induced impacts, or natural causes, and occurs at states before extirpation is a concern. Loss of stock structure (e.g., depletion of subunits) is not typically included in descriptions of serious harm but can meet the definition of serious harm if it constitutes a loss of stock productivity or resilience. A stock can be defined based on the management unit, assessment unit, and/or biological unit. Scale mismatch occurs when there is misalignment in time or space between these units, management or assessment activities, or biological processes. Consequences of scale mismatch can include over- or under-estimation of stock biomass and exploitation rates, as well as impacts to reference points, stock status metrics, and the risk of serial depletion of subunits. Best-practice principles are provided to give overarching guidance and recommendations for selecting, estimating and updating indicators, LRPs and stock status metrics under the PA Policy and FSPs. These encompass scenarios ranging from data-rich to data-limited, where more than one indicator or model may be used for advice, where scale mismatch may be occurring or where the perception of stock status has changed between assessments. Future revisions to Canadian harvest strategy policy should include default guidance for LRPs based on estimates of unfished biomass. Gaps were identified for future work, predominately related to non-stationarity in conditions affecting productivity when defining LRPs, as well as spatial reference points, the impact of climate forcing on scale mismatch, and for situations when it may be desirable to set an LRP that accommodates ecosystem functions.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,016

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

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