Évaluation des stocks de mye commune des eaux côtières du Québec
Bibliographic record
Abstract
Les débarquements commerciaux au Québec sont historiquement faibles depuis 2010. En 2022, les débarquements (10,8 t) ont atteint le niveau le plus bas depuis 1917, alors qu’ils étaient à leur maximum en 2000 (1 207 t). En 2022, les débarquements commerciaux provenaient à 91,7 % de la Côte-Nord (9,9 t), principalement du secteur Pointe-aux-Outardes Ouest (9,4 t, sous-zone 1B), alors qu’ils ont été nettement plus faibles dans la sous-zone 1A (0,5 t). Aux Îles-de-la-Madeleine, les débarquements n’ont été que de 0,9 t, soit 8,3 % du débarquement total au Québec. Pour les secteurs gérés par un total autorisé des captures (TAC), ceux-ci n’ont pas été atteints en raison du faible effort déployé. L’effort de pêche a suivi la même tendance que les débarquements et est aussi très faible depuis 2010. L’effort a baissé d’un maximum de 12 142 vendeurs-jours en 2002 à 1 111 en 2009. En 2022, il a été de 198 vendeurs-jours pour l’ensemble du Québec et représente l’une des valeurs les plus basses depuis 2002. La baisse de l’effort s’explique par une diminution de la demande de myes par les acheteurs. La forte diminution de l’effort a entraîné une grande variabilité dans l’estimation des prises par unité d’effort (PUE) au cours des dernières années et rend la détection de tendances difficile dans les secteurs exploités. La taille moyenne des myes au débarquement a varié entre 65 et 75 mm sur la Côte-Nord et entre 56 et 70 mm aux Îles-de-la-Madeleine en 2022. De façon générale, on note une tendance à la hausse de la taille moyenne dans les gisements de la Haute-Côte-Nord. De plus, la proportion des myes de tailles sous-légales (< 51 mm) débarquées a été inférieure à 3 % dans l’ensemble des gisements. La pêche récréative, une activité prisée des communautés côtières, est permise sur une grande partie du littoral québécois. Cependant, les volumes prélevés par des cueilleurs récréatifs demeurent inconnus, mais ils peuvent être importants dans certains gisements. Il serait important de quantifier l’effort, les prélèvements et la structure de taille des myes récoltées lors de cette activité. En absence d’inventaire des secteurs exploités depuis 2019 et étant donné les faibles débarquements, il n’est pas possible de donner un avis sur l’état des secteurs coquilliers et sur les perspectives pour les prochaines saisons. Toutefois, avec le faible effort de pêche commerciale déployé récemment, il n’y a pas d’inquiétude pour la conservation des gisements exploités.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".