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Record W7133268810

Taux de prise et renseignements biologiques provenant du relevé par pêche sentinelle de la morue franche (Gadus morhua) effectué dans les divisions 2J3KL de l'OPANO de 1995 à 2020

2023· other· fr· W7133268810 on OpenAlexaboutno aff
L. G. S. Mello, M. R. Simpson

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIle de francePoison controlMedical screening
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les taux de prise et les renseignements biologiques associés à la morue franche (Gadus morhua) provenant du relevé par pêche sentinelle au filet maillant et à la palangre dans les divisions 2J, 3K et 3L (2J3KL) de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) sont actualisés pour 2020. Les taux de prise associés pour tous les engins variaient considérablement d’une communauté à l’autre. Les taux de prise étaient relativement faibles et stables pour la plupart des communautés de la strate nord avant 2005. En revanche, les taux de prise pour les communautés situées dans la strate sud étaient plus élevés au début de la série chronologique, avant de chuter d’un facteur de 10 au milieu des années 2000. Dans la strate centrale, les taux de prise pour la plupart des communautés sont demeurés relativement élevés tout au long de la série chronologique. Ils ont augmenté régulièrement dans les communautés de la strate nord à partir du milieu des années 2000 et étaient relativement élevés par la suite, mais sont demeurés stables à de faibles niveaux dans les communautés de la strate sud pendant la même période. Des tendances semblables ont été observées dans les pêches sentinelles au filet maillant à petites mailles (toutes les strates) et à la palangre (strates centrale et sud). Les taux de prise normalisés sans regroupement par âge pour les filets maillants à grandes mailles étaient plus élevés au début de la série chronologique, culminant en 1998 et dominés par les poissons d’âge 5 à 8. Les taux de prise ont diminué rapidement jusqu’à l’estimation la plus basse en 2002, puis se sont redressés pendant la majeure partie de la période comprise entre 2003 et 2014, avant de baisser de nouveau les années suivantes. Dans le cas des filets maillants à petites mailles (sites expérimentaux), les taux de prise ont diminué de 1996 à 2001, puis ont fluctué entre 2002 et 2016, avant de chuter de 50 % ou plus de 2017 à 2020. La plupart des poissons capturés étaient d’âge 3 à 7 jusqu’en 2015, mais la contribution des classes d’âge inférieures, c’est-à-dire les poissons d’âge 3 et 4, était réduite par la suite. Les pêches sentinelles au filet maillant à grandes mailles et à la palangre ont permis de capturer des poissons plus gros dans des fourchettes de tailles précises, tandis que la pêche sentinelle au filet maillant à petites mailles retenait les petits et les gros poissons de plusieurs classes de longueur. Les indices de l’état physiologique des morues mâles et femelles (coefficient de condition de Fulton, indice hépato-somatique et rapport gonado-somatique) variaient selon la saison et l’année. Les prélèvements totaux (sites témoins et expérimentaux combinés, tous engins confondus) de morue franche dans le relevé par pêche sentinelle effectué dans les divisions 2J3KL (de 1995 à 2020) ont culminé à 388 tonnes en 1998, chuté à 92 tonnes en 2003, atteint 270 tonnes par année de 2012 à 2015, puis ont diminué pour retomber à 71 tonnes en 2020. Plusieurs espèces de poissons ont été répertoriées en tant que prises accessoires dans les pêches sentinelles entre 2005 et 2020; la plie canadienne et la limande à queue jaune étaient les espèces les plus courantes dans la pêche sentinelle au filet maillant à grandes mailles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.895
Threshold uncertainty score0.208

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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