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Enregistrement W7133287281

Analyse de la pêche comparative à Terre-Neuve-et-Labrador – partie 1

2024· other· fr· W7133287281 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-clésExpansion jointCombined cycleCost analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un programme de pêche comparative a été entrepris dans la région de Terre-Neuve-et Labrador (T.-N.-L.) à l’automne 2021 et au printemps et à l’automne 2022 afin de quantifier les différences de capturabilité entre les navires sortants, à savoir le navire de la Garde côtière canadienne (NGCC) Alfred Needler et le NGCC Teleost, et les nouveaux navires hauturiers de sciences halieutiques (NHSH), c’est-à-dire le NGCC John Cabot et le NGCC Capt. Jacques Cartier. Les facteurs de conversion pour étalonner les prises des relevés plurispécifiques ont été estimés pour le relevé d’automne mené par le NGCC Teleost dans les divisions 2HJ3KL de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) et pour celui réalisé par le NGCC Alfred Needler dans les divisions 3KL. Les facteurs de conversion doivent être appliqués au navire, à la saison et à la zone pour lesquels ils ont été calculés. Ils ne sont pas interchangeables entre les séries chronologiques du NGCC Teleost et du NGCC Alfred Needler. Pour le NGCC Teleost, des facteurs de conversion ont été définis pour 14 taxons, dont deux présentant un effet significatif de la longueur. On n’a trouvé aucune différence significative de capturabilité relative pour 18 taxons et les données étaient insuffisantes pour déterminer si un facteur de conversion était approprié pour neuf taxons évalués. Dans le cas du NGCC Alfred Needler, des facteurs de conversion ont été définis pour 15 taxons, dont six présentant un effet significatif de la longueur. On n’a trouvé aucune différence significative de capturabilité relative pour 17 taxons et les données étaient insuffisantes pour déterminer si un facteur de conversion était approprié pour 12 taxons évalués. La taille de l’échantillon et la couverture spatiale des traits de chalut jumelés sont généralement insuffisantes pour estimer des facteurs de conversion standard pour la série chronologique des relevés effectués par le NGCC Alfred Needler dans les divisions 3LNOPs au printemps ou dans les divisions 3NO à l’automne. Étant donné que le NGCC Alfred Needler a déjà été mis hors service (c.-à-d. qu’il n’est pas possible d’effectuer une pêche comparative supplémentaire), les données recueillies dans les divisions 3NOPs par les nouveaux navires représenteront le début d’une nouvelle série chronologique pour la majorité des espèces et ne seront pas directement comparables à celles des séries chronologiques précédentes. L’uniformité des caractéristiques environnementales et biologiques d’une saison à l’autre a permis d’adopter une approche unique pour estimer un facteur de conversion pour la limande à queue jaune, qui est applicable à l’ensemble de la série chronologique du NGCC Alfred Needler dans les divisions 3LNO à l’automne et dans les divisions 3LNOPs au printemps. Il existe des lacunes dans les données pour la petite morue franche et le petit crabe des neiges dans le programme de pêche comparative du NGCC Teleost. Les facteurs de conversion ont été estimés pour les individus de plus grande taille et seront réévalués pour l’ensemble de la fourchette de longueurs à la suite du programme de pêche comparative de l’automne 2023. Il existe une autre lacune dans les données du programme de pêche comparative du NGCC Teleost pour les espèces des eaux profondes, notamment le flétan du Groenland. Les facteurs de conversion n’ont pas encore été estimés, mais ils seront évalués après le programme de pêche comparative de l’automne 2023.

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)0,003
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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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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