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Enregistrement W7133286100

Réponse des Sciences : Importance de la mortalité annuelle déclarée à la CNPL

2024· other· fr· W7133286100 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-clésPoison controlContext (archaeology)Pretext
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Société d’énergie du Nouveau-Brunswick (Énergie NB) a effectué une surveillance de l’entraînement et de l’impaction à la centrale nucléaire de Point Lepreau (CNPL), conformément aux exigences du processus de renouvellement de permis de la Commission canadienne de sûreté nucléaire (CCSN). Un rapport d’autoévaluation (EcoMetrix 2017) préparé par Énergie NB a fourni une analyse et une interprétation des résultats de l’échantillonnage visant à évaluer l’entraînement et l’impaction. Il a été signalé que l’exploitation actuelle de la centrale pourrait causer des dommages résiduels graves à des poissons qui sont visés par une pêche commerciale, récréative ou autochtone (CRA) ou qui la soutiennent. Par conséquent, Énergie NB devait présenter une demande d’autorisation en vertu de l’alinéa 35(2)b) de la Loi sur les pêches pour se conformer à la Loi. Étant donné que la demande d’autorisation en vertu de l’alinéa 35(2)b) de la Loi sur les pêches pour la CNPL a été reçue avant l’entrée en vigueur de l’actuelle Loi sur les pêches (2019) et qu’elle respectait les dispositions transitoires, les répercussions de ces études ont été évaluées en vertu de la Loi sur les pêches de 2012, qui interdisait les ouvrages, les entreprises et les activités susceptibles de causer des dommages sérieux à des poissons qui sont visés par une pêche CRA ou qui en soutiennent une (paragraphe 35(1)). En 2019, la Loi sur les pêches a été modernisée afin de rétablir la protection contre la mort du poisson, autrement que par la pêche (paragraphe 34.4(1)) et la détérioration, la destruction ou la perturbation de l’habitat du poisson (paragraphe 35.2) pour tous les poissons et leur habitat. Le Programme de protection du poisson et de son habitat (PPPH) de Pêches et Océans Canada (MPO) a demandé l’avis des Sciences du MPO pour déterminer si les dommages sérieux au poisson signalés par Énergie NB pourraient être compensés ou si cela empêcherait le MPO d’atteindre les objectifs de gestion des pêches. Ces conseils éclaireraient le processus décisionnel relatif à l’autorisation. L’autorisation a depuis été délivrée, sur la base de conseils informels; cependant, le PPPH a demandé que l’avis soit publié pour s’assurer que l’avis à l’appui de l’autorisation soit officiellement documenté et pour appuyer le processus décisionnel lié aux exigences de compensation si Énergie NB construit un deuxième réacteur ou modifie ses exigences en matière de prise d’eau. L’objectif de ce processus d’examen par les pairs est d’examiner le rapport d’autoévaluation présenté par Énergie NB sur la surveillance de l’entraînement et de l’impaction et sur la mortalité déclarée à la CNPL, et d’évaluer les méthodes utilisées pour estimer les pertes annuelles déclarées. Les méthodes utilisées sur le terrain dans l’autoévaluation ne tiennent pas compte d’autres sources de mortalité, comme l’impaction sur les pièges à débris du système d’eau de refroidissement ou sur la mortalité des mammifères marins (phoques). Le rejet de l’eau de refroidissement ou les effets potentiels du panache thermique ne sont pas assujettis à une autorisation en vertu de l’alinéa 35(2)b) de la Loi sur les pêches, car ils peuvent être considérés comme une substance nocive en vertu des dispositions du paragraphe 36(3) de la Loi sur les pêches, qui est administrée par Environnement et Changement climatique Canada (ECCC). Une évaluation du panache thermique a été lancée à l’appui de l’évaluation des risques environnementaux en mai 2018. La version finale du rapport concernant cette étude a été soumise à la CCSN en juin 2020. Le présent examen porte sur les sept mandats suivants : En ce qui concerne l’étude sur l’entraînement et l’impaction fournie par le promoteur : 1. Les méthodes sur le terrain et les méthodes d’analyse utilisées pour évaluer l’impaction et l’entraînement sont-elles conformes aux pratiques exemplaires? 2. La liste des espèces est-elle représentative des espèces ciblées par les pêches CRA dans la région? 3. Les unités de population et les valeurs du cycle biologique utilisées dans l’analyse s’appliquent-elles aux espèces? En ce qui concerne l’« importance » de la mortalité annuelle déclarée : 4. La mortalité annuelle déclarée aura-t-elle un effet sur les niveaux de population localisés? 5. La mortalité annuelle déclarée entraînera-t-elle des pertes de productivité future (c.-à-d. que les calculs du rapport ne tiennent pas compte des pertes subséquentes de progéniture ou des effets cumulatifs)? 6. Le rapport donne les taux de mortalité; peut-on extrapoler pour indiquer une incidence sur les pêches CRA? De plus, le PPPH a demandé des avis scientifiques sur la question suivante : 7. Quelles sont les méthodes d’atténuation et de compensation possibles qui pourraient être mises en œuvre pour réduire les répercussions associées aux opérations de la CNPL? Le présent Rapport de réponse des Sciences est le résultat de l’examen par les pairs régional du 21 mars 2023 sur l’examen de la surveillance de l'empiétement et de l'entrainement ainsi que le taux de mortalité à la centrale nucléaire de Point Lepreau.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2024
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