GOLDYS - 2 cruise,L'ODYSSEE II R/V
Bibliographic record
Abstract
Suite à la mise en oeuvre du plan de gestion WESTMED en 2020, le besoin accru de connaissances sur le fonctionnement du Golfe du Lion a été souligné par l'ensemble des acteurs, pêcheurs professionnels, scientifiques et gestionnaires. Le projet Goldys (Dynamique Saisonnière du Golfe du Lion), est un projet porté par Ifremer en partenariat avec le CRPMEM-Occitanie, et cofinancé par les fonds FEAMP, France Filière Pêche et la région Occitanie jusqu'en Juin 2023. Il ambitionne de répondre à certaines questions sur le fonctionnement écologique du Golfe du Lion et la dynamique saisonnière des espèces exploitées par les flottilles chalutières.<br>En particulier, via la mise en oeuvre de campagnes d'observation tout au long de l'année, il vise à compléter la vision estivale du système obtenue par le biais des campagnes scientifiques déployées en Juin et Juillet par Ifremer (campagnes MEDITS et PELMED). En s'appuyant sur les même protocoles et engins d'observation que sur ces campagnes (pour permettre la comparaison entre les saisons) mais en les déployant sur un chalutier méditerranéen, il vise à observer :<br>- L'évolution saisonnière de l'ensemble des espèces pêchées au chalut de fond vivant proches ou sur du fond<br>- Les cycles reproductifs d'un grand nombre d'entre elle (définir les périodes de pontes)<br>- Les zones de pontes et de nourriceries<br>- L'évolution saisonnière de la productivité du milieu (hydrologie, communautés phyto- et zoo-planctoniques)<br>Les trois campagnes saisonnières GOLDYS (printemps, automne, hiver) visent donc à couvrir une partie représentative du Golfe du Lion en reprenant pour partie les points observés lors de la campagne MEDITS et en les complétant par des traînes professionnelles. Pour ce faire, 40 opérations par saison, s'étalant sur 75 jours de mer, ont été réalisées entre Avril 2022 et Mars 2023.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.340 | 0.057 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".