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Enregistrement W7133287433

Rendement des procédures de gestion pour le hareng du Pacifique (Clupea pallasii) de la Colombie-Britannique en présence d'incertitudes du modèle : combler l'écart entre la théorie et la pratique de la pêche selon l'approche de précaution

2023· other· fr· W7133287433 sur OpenAlexaboutno aff
A. J. Benson, J. S. Cleary, S. P. Cox, S. D. N. Johnson, M. H. Grinnell

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon stockIndian oceanSugar industryForest regeneration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La méthode pour établir les limites des captures pour les pêches de hareng du Pacifique (Clupea pallasii) en Colombie-Britannique. Ressemble aux politiques de pêche basées sur l’approche de précaution appliquées ailleurs dans le monde; cependant, trois des cinq zones de pêche ont été fermées la plupart des années depuis 2006 en raison d’une faible abondance de géniteurs et d’une faible productivité persistantes. Bien que les mécanismes qui expliquent le déclin des stocks demeurent inconnus, la variation au fil du temps de la mortalité et la surévaluation de l’abondance des stocks sont des facteurs potentiels pouvant expliquer ces résultats. On a utilisé des simulations en boucle fermée pour évaluer le rendement de procédures de gestion (PG) pour les pêches de hareng dans les zones de la côte ouest de l’île de Vancouver (COIV) et du détroit de Georgia (DG) compte tenu des incertitudes concernant la mortalité naturelle passée et future du hareng et des erreurs dans l’estimation des stocks. Ce travail constitue la première phase de l’évaluation de la stratégie de gestion dans le cadre du rétablissement du hareng du Pacifique; l’accent est mis sur l’évaluation des procédures de gestion actuelles et des modifications apportées à ces procédures de gestion, et non sur la détermination ou la sélection de la procédure de gestion la plus acceptable. On a élaboré trois modèles opérationnels qui représentent des hypothèses sur la façon dont la mortalité naturelle propre au stock varie au fil du temps. Le premier modèle (mortalité constante) suppose que la mortalité naturelle est demeurée constante entre 1951 et 2017, tandis que le deuxième modèle (mortalité variable dans le temps) permet à la mortalité naturelle de varier au cours de cette même période. Le modèle opérationnel de mortalité variable dans le temps est divisé en deux autres modèles qui permettent de projeter les tendances futures en ce qui a trait à la mortalité naturelle. Le modèle de mortalité indépendante de la densité suppose que les taux de mortalité naturelle dans le futur fluctueront aléatoirement autour de la récente moyenne décennale, tandis que le modèle de mortalité dépendante de la densité permet des vagues aléatoires de forte mortalité naturelle lorsque la biomasse des reproducteurs est faible. L’augmentation des taux de mortalité naturelle est préoccupante et pertinente compte tenu de l’augmentation de la biomasse des prédateurs. On a simulé le rendement de neuf règles de contrôle des prises (RCP) obtenues par des combinaisons du taux de récolte maximum (20 % comparativement à 10 %), de la forme de la RCP (c.-à-d. bâton de hockey comparativement aux échappées minimales), des points de contrôle opérationnels définissant les seuils de biomasse (25 %, 30 % et 50 % de B0) et les seuils sous lesquels les taux de récolte sont réduits (aucun comparativement à 60 % de B0) et des plafonds de prises absolus (0 comparativement à 2 000 tonnes pour la côte ouest de l’île de Vancouver et 0 comparative à 30 000 tonnes pour le détroit de Georgia). Pour la côte ouest de l’île de Vancouver, les résultats montrent que la procédure de gestion actuelle ne réussirait pas à atteindre les objectifs relatifs à la biomasse des reproducteurs pour la plupart des modèles opérationnels. Le fait de réduire le taux de récolte maximum de 20 % à 10 % et d’imposer un plafond aux quotas de pêche à 2 000 tonnes réduirait le taux de récolte réel et offrirait une protection contre les surestimations de l’abondance lorsqu’elles se produisent, ce qui assurerait un rendement acceptable en ce qui a trait aux objectifs de biomasse pour deux des trois modèles d’exploitation. Pour le hareng du détroit de Georgia, la procédure de gestion actuelle s’est montrée efficace pour presque tous les scénarios et objectifs que l’on a examinés (un plafond plus restrictif n’a donc pas été envisagé). Pour le hareng de la côte ouest de l’île de Vancouver et du détroit de Georgia, le taux de récolte cible maximum est l’élément le plus important des RCP permettant de contrôler le rendement de la gestion comparativement à la forme ou aux points de contrôle opérationnels des RCP.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
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