Une synthèse des données pour les poissons de fond de la Colombie-Britannique : mise à jour des données de 2024
Bibliographic record
Abstract
La combinaison de données dépendantes de la pêche, telles que les captures et l’effort de pêche, et de données d’enquête indépendantes de la pêche, telles que les indices de biomasse et la composition par âge, constitue l’épine dorsale de la plupart des évaluations des stocks halieutiques. Pour les poissons de fond de la Colombie-Britannique, de grandes quantités de données de ce type sont collectées. Cependant, la section des poissons de fond du Pacifique de Pêches et Océans Canada n’a pas la capacité d’effectuer des évaluations formelles de la plupart des stocks chaque année, et par conséquent, la plupart de ces données ne sont pas résumées pour représenter la nature des fonds de données. Ici, nous mettons à jour un rapport reproductible qui donne un aperçu des tendances de la population et de la pêche, des modèles de croissance et de maturité, ainsi que de la disponibilité des données, pour 116 espèces de poissons de fond en Colombie-Britannique. Cette mise à jour inclut les données jusqu’en 2024.
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 | 0.030 | 0.088 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".