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Record W7133269464

Estimation de la mortalité totale de la maraîche (Lamna nasus) dans le cadre des pêches touchant l'espèce pratiquées dans les eaux canadiennes de l'Atlantique

2024· other· fr· W7133269464 on OpenAlexaboutno aff
Heather D. Bowlby, Megan Wilson, Yihao Yin, Carolyn M. Miri, Mark R. Simpson

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSugar industryUrban environmentBelgica
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

On envisage actuellement d’inscrire la maraîche (Lamna nasus) de l’Atlantique Nord-Ouest sur la liste de la Loi sur les espèces en péril (LEP) du Canada, et on a demandé aux Sciences de Pêches et Océans Canada (MPO) d’estimer la mortalité par pêche annuelle totale. Celle-ci comprend les débarquements, la mortalité à bord des navires ou la mortalité après la remise à l’eau des rejets dans le cadre des pêches pratiquées dans les régions des Maritimes, du Golfe, du Québec et de Terre-Neuve-et-Labrador (T.-N.-L.). La présente évaluation porte sur la période de 2015 à 2021, après la fermeture de la pêche commerciale de la maraîche. Les débarquements totaux sont demeurés faibles pour les pêches du Canada atlantique, passant de 3,8 tonnes en 2015 à moins de 200 kg en 2021. La grande majorité des prises débarquées entre 2015 et 2021 avaient été capturées à la palangre dans la région des Maritimes, principalement à la palangre benthique dans le cadre de la pêche du flétan atlantique; des quantités plus faibles provenaient de la pêche à la palangre pélagique de l’espadon et d’autres thonidés. La présence d’observateurs en mer était variable entre les différentes pêches et il n’a pas été possible de l’estimer pour les pêches de T.-N.-L., du Golfe ou du Québec. Lorsque cette présence était faible (< 5 % par année), les rejets de maraîche observés dans les pêches sous-estimaient considérablement les totaux à l’échelle de la pêche et il a fallu les transposer aux estimations annuelles des rejets. De plus, il n’y avait pas d’observateurs en mer dans plusieurs pêches caractérisées par des interactions présumées l’espèce; il n’a donc pas été possible de tenir compte de ces pêches dans l’évaluation. On a évalué une série d’estimateurs statistiques pour modéliser les rejets à l’échelle de la pêche à la palangre pélagique dans la région des Maritimes. Cependant, les données n’étaient pas suffisantes pour les modèles quantitatifs et, par conséquent, ces approches n’ont pas été appliquées. On a utilisé des données scalaires simples de la proportion des sorties de pêche observées (Maritimes) ou de la proportion des prises cibles observées (T.-N.-L.) pour estimer les prises accessoires annuelles pour chaque pêche. Même si les estimations de la mortalité totale provenaient de scénarios supposant différents taux de mortalité à bord des navires et de mortalité après la remise à l’eau des rejets pour les diverses pêches, elles manquaient de précision et reposaient sur de nombreuses hypothèses. De plus, plusieurs facteurs auraient entraîné une sous-estimation de la mortalité annuelle, mais n’ont pu être corrigés avant cette évaluation, de sorte que l’ampleur de la sous-estimation était inconnue. Compte tenu des difficultés et des limites démontrées associées aux données disponibles, il n’est pas possible de calculer des estimations représentatives de la mortalité par pêche annuelle totale de la maraîche dans les eaux canadiennes de l’Atlantique. Il n’est pas possible d’interpréter les conséquences des augmentations ou des diminutions observées de la mortalité par pêche annuelle sans information sur l’abondance sous-jacente et la situation des espèces capturées à titre de prises accessoires qui sont rejetées et rarement observées (comme la maraîche). Cela limite l’utilité des estimations de la mortalité par pêche pour atteindre les objectifs de conservation ou de gestion et justifie l’examen d’un autre cadre pour quantifier les menaces que représentent les pêches pour les espèces capturées à titre de prises accessoires.

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 score0.689
Threshold uncertainty score0.618

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
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 spread0.235 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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