AUDIT DES PÊCHES Stimuler l'abondance potentielle des océans canadiens : retour sur la performance du Canada de 2017 à 2021
Bibliographic record
Abstract
Voilà cinq ans qu’Oceana Canada a publié son premier Audit des pêches, une évaluation annuelle de la façon dont Pêches et Océans Canada (MPO) gère les poissons sauvages d’importance commerciale du pays. Durant cette période, nous avons constaté certains progrès : une plus grande transparence, de nouveaux investissements substantiels dans la science, de nouvelles normes nationales de surveillance et une Loi sur les pêches modernisée qui rend obligatoire le rétablissement des pêches épuisées. Il reste encore beaucoup à faire à ce niveau. Cependant, le plus gros problème réside dans la réalisation des politiques que le MPO a déjà mises en place. Année après année, les évaluations d’Oceana révèlent l’incapacité du gouvernement à améliorer de façon significative la gestion des pêches au Canada. Par conséquent, nous avons constaté aucune amélioration mesurable dans la santé des pêches sauvages. Lois modernisées, engagements politiques et investissements ne sont valables que si le gouvernement peut les réaliser avec succès, ce qui, dans le cas de la gestion des pêches canadiennes, n’a manifestement pas été le cas dans les cinq dernières années. Près d’un stock sur cinq est encore gravement épuisé, et plus de 80 % n’ont pas de plan de rétablissement doté de moyens et d’échéanciers pour les ramener à un niveau sain. Le MPO n’a toujours pas publié la plupart des plans de rétablissement qu’il avait promis de terminer. Ceux publiés omettent des éléments cruciaux, comme des objectifs de population saine et des échéanciers pour les atteindre. Deux ans après l’entrée en vigueur de la Loi sur les pêches, le gouvernement n’a pas établi de réglementation précisant les exigences des plans et les stocks auxquels ils s’appliqueront. Ainsi, il n’y a toujours pas de directive exécutoire pour reconstruire les pêches épuisées. Entre-temps, la santé du tiers des stocks demeure incertaine, par manque de données. Par conséquent, le MPO agit principalement dans l’obscurité lorsqu’il prend des décisions cruciales relatives à ces poissons, comme les limites de pêche. Les données des cinq dernières années révèlent aussi un déclin des poissons-fourrage qui nourrissent tant d’autres espèces, mettant ainsi en péril des écosystèmes entiers. Il est plus urgent que jamais de renverser la tendance des poissons sauvages du Canada. Les pêches sont aujourd’hui confrontées à une pression croissante par les changements climatiques, la pollution, la destruction de l’habitat et la surpêche. Face à ces grandes menaces mondiales, le Canada doit accélérer la mise en oeuvre de méthodes éprouvées de gestion, qui sont pour la plupart déjà incluses dans les politiques du MPO, afin d’aider les écosystèmes marins à devenir aussi résilients que possible. L’enjeu est trop important pour ne pas le faire. Les produits de la mer canadiens nourrissent des millions de personnes, ici et à travers le monde. Ils sont indispensables à la culture et la subsistance des peuples autochtones côtiers. C’est le principal contributeur à l’énorme PIB du secteur maritime au pays, une source renouvelable de nourriture et de revenus qui jouera un rôle déterminant dans notre rétablissement post-pandémie. Sans poisson sauvage en santé, il n’y a pas d’économie océanique prospère. Nous avons déjà les outils. Les pratiques exemplaires mondiales pour restaurer l’abondance des océans existent déjà. Les États-Unis, l’Union européenne et la Nouvelle- Zélande ont instauré des mesures progressives pour restaurer les pêches épuisées et en voient les effets : des populations plus saines et, souvent, des prises plus élevées. Le Canada doit en faire autant. La marche à suivre, bien que parfois difficile, est claire : adopter une réglementation forte sous la Loi sur les pêches pour jeter les bases du retour à l’abondance des poissons sauvages canadiens. S’assurer que les décisions sont fondées sur la meilleure science disponible. Incorporer les données, pratiques et connaissances autochtones. Travailler activement à la restauration des poissons-fourrage tels que capelan, hareng et maquereau. Suivre et déclarer le nombre de poissons capturés par toutes les sources de pêche, y compris celles d’appât et récréative. Le rétablissement des populations de poissons sauvages peut, et doit, être une priorité pour le gouvernement récemment élu. Pour nos écosystèmes marins. Pour les Canadiens. Pour la réconciliation. Pour l’avenir de notre économie océanique. Et pour contribuer à nourrir une population mondiale croissante. 97
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".