Kongekrabbe i norsk sone - Status og rådgivning for 2025
Bibliographic record
Abstract
Bestandsvurderingen viser en økning i den høstbare kongekrabbebestanden, og det ser ut til at en redusert kvote i 2024 har resultert i en betydelig lavere fiskeridødelighet. Havforskningsinstituttet (HI) anbefaler at den totale fangsten av hannkrabbe for 2025 i kvoteregulert område ikke overstiger 1510 tonn. Dette korresponderer med forvaltningsmål på maksimalt 35% sannsynlighet for at fiskeridødeligheten overskrider Flim samt en mindre enn 10% sannsynlighet for at bestanden faller under Blim. HI anbefaler at det frie fisket utenfor det kvoteregulerte området opprettholdes for å redusere spredningshastigheten og sikre forvaltningsmålet om lav tetthet av kongekrabbe i dette området. HI anbefaler at bruk av fredningsperiode som forvaltningsverktøy videreføres og utvides til å gå fra april til mai. Ytterligere forlengelse av fredningen vil sikre stabilitet og god økonomi i fisket, med tanke på kvalitet på krabben. En utvidet fredningsperiode kan også bidra til å redusere andelen skadet kongekrabbe i bestanden. Om det ønskes reduksjon i andelen skadet krabbe, anbefaler derfor at det i tillegg til utvidet fredningsperiode, allokeres en økt kvoteandel til skadet krabbe. Andelen skadet krabbe i bestanden har i de siste fem årene variert mellom 15 og 30%.
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 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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.123 | 0.050 |
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".