Une évaluation du crabe des neiges (Chionoecetes opilio) à Terre-Neuve-et-Labrador en 2019
Bibliographic record
Abstract
L’état de la ressource de crabe des neiges (Chionoecetes opilio) à Terre-Neuve-et-Labrador dans les divisions 2HJ3KLNOP4R de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) est évalué à l’aide de divers paramètres. Afin de connaître les tendances de la biomasse, du recrutement, de la production et de la mortalité qui se dessinent au cours de la série chronologique, on a recours aux données des relevés plurispécifiques au chalut de fond, des relevés côtiers et hauturiers au casier, des journaux de bord des pêcheurs, des observateurs en mer, du Programme de vérification à quai, ainsi que des relevés océanographiques. En 2019, les débarquements de crabe des neiges ont chuté à leur plus bas niveau en 25 ans, soit 26 400 tonnes, tandis que l’effort a diminué à moins de 3 millions de casiers levés, soit le niveau le plus bas en deux décennies. Dans l’ensemble, les captures par unité d’effort (CPUE) étaient à leur plus bas niveau de la série chronologique en 2018, mais elles ont augmenté pour se rapprocher du creux historique précédent en 2019. Malgré de modestes hausses au cours des dernières années, l’indice de la biomasse exploitable (IBE) des relevés au chalut est demeuré faible, et celui des relevés au casier demeure près du creux de la série chronologique. Le recrutement global dans la biomasse exploitable est très faible depuis quelques années et on s’attend à ce qu’il reste peu élevé en 2020. La mortalité totale du crabe exploitable a été très importante ces dernières années, mais on estime maintenant qu’elle se rapproche des moyennes de la série chronologique dans la plupart des divisions d’évaluation (DE). En 2019, les taux d’exploitation de la pêche sont demeurés élevés dans les divisions d’évaluation 2HJ et 3K, ont diminué dans la division d’évaluation 3LNO et les eaux côtières de la division d’évaluation 3L, et sont demeurés à de faibles niveaux dans les divisions d’évaluation 3Ps et 4R3Pn. Les éléments du cadre de l’approche de précaution proposé présentés dans cette évaluation sont provisoires. Les points de référence limites (PRL) ont été établis dans le cadre d’un processus scientifique évalué par des pairs, mais les lignes du point de référence supérieur sont encore en cours d’élaboration. En 2020, en raison des débarquements inchangés, la plupart des divisions d’évaluation devraient se situer dans la zone de prudence du cadre de l’approche de précaution proposé, mais on s’attend à ce que la division d’évaluation 3LNO se situe en zone critique. Des indices climatiques à grande échelle semblent favoriser une amélioration du recrutement dans la plupart des principales zones de l’aire de répartition du stock au cours des prochaines années. Ces dernières années, une forte diminution de la taille à la maturité des mâles (c.-à-d. la taille lors de la mue terminale) dans la plupart des divisions d’évaluation, qui s’est maintenue dans certaines d’entre elles en 2019, pourrait réduire les perspectives de recrutement à court terme dans la biomasse exploitable du crabe des neiges.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".