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Enregistrement W7133286662

Revised Atlantic seal management strategy

2025· other· en· W7133286662 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 · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock (firearms)PopulationSustainable managementManagement strategyPopulation growthStock assessmentClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its adoption in 2003, the Atlantic Seal Management Strategy (ASMS) Precautionary Approach (PA) framework has been used to provide advice on sustainable harvest levels for Atlantic seals and other marine mammal stocks in Canada. To account for differences in the current state of knowledge and the level of uncertainty associated with estimates of stock status, two categories are distinguished within the ASMS, ‘Data Rich’ and ‘Data Poor’. For a stock considered Data Rich, harvest advice is made using a population model that describes the dynamics of the stock. Under the ASMS Data Rich PA framework, five recommendations were made, including to use estimated environmental carrying capacity (K) instead of maximum population size observed or estimated (Nmax) for the reference abundance level (Nref) where K can be reliably estimated. Changes were also made to the timeframes used for the Harvest Control Rules (HCRs) in the Healthy (15 years) and Cautious Zones (1.5 generations) in keeping with the PA. Simulations will be required to evaluate whether or not these timeframes are appropriate for Atlantic seals under the established risk tolerance levels for preventable decline under the PA Policy. For a stock considered Data Poor, total removals are estimated using the Potential Biological Removal (PBR) approach which is a product of three parameters: a minimum estimate of abundance (Nmin), one-half of the maximum intrinsic rate of population growth (Rmax), and a recovery factor (FR). Under the ASMS Data Poor PA framework, five recommendations were made for refining PBR calculation, including guidelines on estimating Nmin, the value to be used for Rmax, and the criteria for the selection of the FR. Both the Data Rich and Data Poor PA frameworks described in the ASMS are consistent with the intent of the DFO PA Policy. The ASMS was revised to fill gaps and clarify details from the previous approach. The revised ASMS PA framework can be generalized to extend to other marine mammal stocks in Canada. Variations in the timeframes for the HCRs could be evaluated using simulations for marine mammals with different life histories.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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