Données d’entrée du cadre de 2018 pour la morue franche des divisions 4X5Y
Bibliographic record
Abstract
En 2018, la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada entreprendra une évaluation du cadre pour la morue franche (Gadus morhua) des divisions 4X5Y. Ces évaluations se veulent un examen complet de la biologie, de la structure des stocks, de la pêche, des indices de l’abondance, de la méthodologie d’évaluation actuelle et des approches pour déterminer les limites de prises acceptables. Le présent document examine diverses sources de données disponibles pour la morue des divisions 4X5Y, y compris les projets de marquage (années 1980 à 2000), l’information sur la pêche commerciale (1980 à 2017) et les relevés de recherche du MPO (1983 à 2017). Les résultats des analyses de la structure des stocks, les tendances spatiales et temporelles de la répartition, les prises accessoires, les attributs biologiques (longueur et poids selon l’âge, coefficient de condition, croissance et maturité) et les mises à jour des données d’entrée pour l’évaluation des stocks (les prises selon l’âge dans la pêche, les indices de l’abondance, la mortalité relative par pêche, la mortalité totale) sont également décrits ici, ainsi que les lacunes persistantes dans les données. Enfin, un examen préliminaire des indicateurs écosystémiques et des données connexes jugés pertinents pour l’évaluation de la morue des divisions 4X5Y est résumé.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".