Évaluation du crabe des neiges du plateau néo-écossais en 2023
Bibliographic record
Abstract
Dans l’écosystème du plateau néo-écossais, le crabe des neiges (Chionoecetes opilio) est un macroinvertébré dominant depuis le déclin de la pêche des poissons de fond dans les années 1990. Les crabes des neiges sont généralement observés dans des substrats profonds à fond mou, à des profondeurs de 60 à 300 m et à des températures habituellement inférieures à 6 °C. Le crabe des neiges du plateau néo-écossais se trouve à l’extrême sud de la répartition spatiale de l’espèce dans l’océan Atlantique Nord-Ouest, et il est vulnérable à la variabilité climatique. La pêche est répartie dans trois zones de pêche : le nord-est de la Nouvelle-Écosse, le sud-est de la Nouvelle-Écosse et la division 4X. L’évaluation du crabe des neiges est fondée sur un relevé indépendant de la pêche, à savoir le relevé au chalut sur le crabe des neiges dans la région des Maritimes, et met l’accent sur les indicateurs de l’abondance, du potentiel reproductif, du recrutement et des taux d’exploitation. Les modèles spatiotemporels intègrent la viabilité de l’habitat en fonction de variables écosystémiques comme la profondeur, la composition des espèces et les températures au fond. La couverture par les observateurs en mer vise à quantifier les prises accessoires et les conditions de carapace des crabes dans la pêche, mais elle n’est pas fiable depuis 2020 en raison du faible nombre d’observations par an. Les données sur la pêche fournissent les taux de capture, les débarquements et l’effort, en plus de permettre le suivi des tendances historiques. Les totaux autorisés des captures (TAC) sont généralement pêchés chaque année (sauf dans la division 4X, car la pêche est toujours en cours au moment de l’évaluation). Les indices des relevés indiquent que le recrutement dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse sera minime, avec un possible écart pour une période d’un à trois ans. Dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse, le recrutement devrait se poursuivre à un rythme modéré au cours de la prochaine saison. Les niveaux de recrutement dans la division 4X devraient être faibles à modérés pendant deux ans. La mortalité par pêche était plus élevée que souhaitable dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse. Les températures au fond ont augmenté continuellement depuis le début des années 2000, jusqu’à une diminution observée dans le relevé de 2023. Il s’agit d’une nouvelle positive pour la pêche du crabe des neiges, et un suivi sera fait pendant les futurs relevés dans l’espoir que cette tendance à la baisse se poursuive. Le modèle indique que le nord-est et le sud-est de la Nouvelle-Écosse se trouvent dans la zone saine et que la division 4X se trouve dans la zone critique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".