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Enregistrement W7133283589

Évaluation des stocks de homard de la Côte Nord, Québec, en 2022

2024· other· fr· W7133283589 sur OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoastal zonePilotageSugar industryPublic investment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les débarquements de homard sur la Côte-Nord étaient en forte augmentation, s’établissant à 1 468 t en 2022, ce qui est 36,3 % plus élevé qu’en 2018. Dans la zone 15, les débarquements en 2022 étaient de 204 t, supérieurs de 194,2 % par rapport à 2018 et de 408,6 % par rapport à la moyenne des 25 dernières années (1997–2021). Dans la zone 16, les débarquements en 2022 étaient de 194 t, supérieurs de 121 % par rapport à 2018 et de 473 % par rapport à la moyenne des 25 dernières années. Dans la zone 18, les débarquements en 2022 étaient de 167 t, supérieurs de 30,5 % par rapport à 2018 et de 386,3 % par rapport à la moyenne des 25 dernières années. Les valeurs de 2022 sont parmi les valeurs les plus élevées de la série historique. Dans la zone 17B, les débarquements ont été de 902 t en 2022, après un sommet historique en 2021 (1 120 t). La valeur de 2022 était supérieure de 14,0 % par rapport à 2018 et de 158,1 % par rapport à la moyenne des 25 dernières années. La prise par unité d’effort (PUE) en poids provenant des journaux de bord a augmenté de 79 % dans les zones 15 et 16 depuis 2018, atteignant 1,11 kg/casier en 2022. Cette valeur est 246 % supérieure à la moyenne de la période 1993–2021. Dans la zone 18D, la PUE de 2022 (6,04 kg/casier) était 43,8 % supérieure à celle de 2018 et 88,8 % supérieure à la moyenne de la période 2012–2021. Dans la zone 17B, la PUE de 2022 (4,1 kg/casier) était supérieure de 19,2 % à celle de 2018 et supérieure de 86,4 % à la moyenne de la période 2006–2021. Globalement, l’effort de pêche a été en hausse depuis 2011 pour les zones de pêche de la Côte-Nord et de l’Île d’Anticosti. L’échantillonnage pour l’évaluation des indicateurs démographiques est très limité sur la Côte-Nord et à l’Île d’Anticosti, particulièrement pour les zones 15 et 16 où les données sont absentes pour 2020, 2021 et 2022. En raison de l’importante augmentation de l’effort de pêche dans ces régions, l’effort d’échantillonnage scientifique devrait être augmenté. Dans la zone 17B, les structures de tailles sont étendues et la taille moyenne est stable pour les homards de taille commerciale. Dans une perspective d’approche écosystémique, les indicateurs de température ont été considérés, mais des travaux supplémentaires sont nécessaires pour les intégrer à l’évaluation de l’état de la ressource. Le crabe commun de petite taille est une proie essentielle du homard. Il n’y a toutefois aucune donnée disponible dans les deux dernières années pour la Côte-Nord et l’Île d’Anticosti. Les indicateurs d’abondance (débarquements et PUE) sont en forte hausse sur la Côte Nord et à l’Île d’Anticosti. Les populations de homards de ces régions semblent en bonne condition. Néanmoins, ces populations pourraient être vulnérables à la surexploitation compte tenu que la taille légale est inférieure à la taille à maturité sexuelle et qu’elles ont une croissance lente. Il n’est pas possible de se prononcer dans une perspective d’approche écosystémique en raison de l’absence de donnée et/ou leur interprétation.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,098

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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
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