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Record W7133274778

Évaluation du crabe des neiges du plateau néo-écossais

2024· other· fr· W7133274778 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

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
KeywordsCoastal zoneNature ConservationDrainage basin
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’effort de pêche en 2022 était de 8 600 casiers levés dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse (N.-E.N.-É.), 56 500 casiers levés dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse (S.-E.N.-É.) et 2 000 casiers levés dans la zone 4X. Cela représente une variation de - 2,3 %, de -30,1 % et de -35,5 %, respectivement, par rapport à l’année précédente. • En 2022, les débarquements se sont élevés à 977 t dans le N.-E.N.-É., à 7 323 t dans le S.-E.N.-É. et à 35 t dans la ZPC 4X (saison en cours), ce qui représente une variation de 8,4 %, de -12,1 % et de -68,2 %, respectivement, par rapport à 2021. Les totaux autorisés de captures (TAC) pour 2022 étaient respectivement de 979 t, de 7 345 t et de 125 t dans le N.-E.N.-É., le S.-E.N.-É. et la zone 4X. En 2022, les taux de captures non normalisés de la pêche étaient de 113 kg/casier levé dans le N.-E.N.-É., de 130 kg/casier levé dans le S.-E.N.-É. et de 17 kg/casier levé dans la zone 4X. Cela représente une variation de 10,8 % dans le N.-E.N.-É., de 26,2 % dans le S.- E.N.-É. et de -52,8 % dans la zone 4X (saison en cours) par rapport à l’année précédente. Bien que l’étendue spatiale de l’exploitation ait été plus faible, de nombreuses zones exploitées présentaient des taux de captures élevés. Le pourcentage de crabes à carapace molle dans les prises commerciales de la saison 2022 était de 6,4 % dans le S.-E.N.-É. et de 0 % dans le N.-E.N.-É.; aucun échantillonnage n’a été effectué à ce jour dans la zone 4X (saison en cours) pour la saison 2022-2023. En 2021, le pourcentage de crabes à carapace molle dans les prises commerciales du S.-E.N.-É. était de 11,2 % (faible intensité d’échantillonnage); aucun échantillonnage n’a eu lieu dans le N.-E.N.-É. et la zone 4X. En 2022, le nombre de crabes des neiges présentant une condition de carapace 5, dérivé des données d’échantillonnage des observateurs en mer, était plus élevé dans le N.-E.N.-É. et le S.-E.N.-É. que les tendances historiques. Toutefois, comme les objectifs d’échantillonnage des observateurs en mer n’ont pas été atteints, il existe une incertitude quant à la représentativité des données lorsqu’on les compare aux tendances historiques. Les prises accessoires d’espèces non ciblées sont faibles (<< 1 % du total des prises) dans toutes les zones de pêche du crabe des neiges; toutefois, comme les objectifs d’échantillonnage des observateurs en mer n’ont pas été atteints ces dernières années, la représentativité des données est incertaine. La production d’œufs et de larves devrait être élevée l’année prochaine dans toutes les zones, à l’exception du N.-E.N.-É. Les températures moyennes au fond observées dans le cadre du relevé sur le crabe des neiges de 2022 étaient semblables ou supérieures aux valeurs historiques dans toutes les zones. La surface moyenne de l’habitat viable a chuté à des valeurs historiquement basses en 2022. D’après l’échantillonnage des estomacs, le flétan atlantique, le loup atlantique, la raie épineuse et d’autres espèces de raies semblent être les prédateurs prédominants du crabe des neiges sur le plateau néo-écossais. Dans l’ensemble, une mortalité par prédation plus élevée semble probable dans le N.-E.N.-É. et le S.-E.N.-É. et plus faible dans la zone 4X. Les densités des espèces vivant dans le même type d’habitat, telles que les crevettes, ont diminué, probablement en raison de changements environnementaux à grande échelle. Dans le N.-E.N.-É., la biomasse modélisée (avant la pêche) du crabe des neiges en 2022 était de 3,69 kt, contre 3,96 kt en 2021. En 2022, la probabilité de déplacement des crabes et de prédation était élevée dans le N.-E.N.-É. Dans le S.-E.N.-É., la biomasse modélisée (avant la pêche) était de 41,93 kt, contre 44,83 kt en 2021. Dans la zone 4X, la biomasse modélisée de la saison 2022-2023 (avant la pêche) était de 0,78 kt, contre 0,89 kt pour la saison 2021-2022. En 2022, 83 des 385 stations du relevé n’ont pas été échantillonnées (toutes les stations manquantes se trouvaient dans le S.-E.N.-É.). Dans le N.-E.N.-É., bien que le recrutement se poursuive à de faibles niveaux, on s’attend à un écart dans le recrutement à la pêche pour une période d’un à trois ans. Selon les points de référence basés sur l’approche de précaution pour la région, le N.-E.N.-É. se trouve dans la zone saine. Toutefois, une stratégie d’exploitation plus prudente pourrait aider à combler l’écart attendu dans le recrutement. Dans le S.-E.N.-É., le recrutement à la pêche devrait se poursuivre à un rythme modéré pour la saison 2023. Le stock du S.-E.N.-É. demeure dans la zone saine. Les taux d’exploitation dérivés du modèle de pêche ont diminué ces dernières années. Si la stratégie d’exploitation actuelle est conservée, cela permettrait de maintenir l’état du stock du S.-E.N-É. dans la zone saine. Dans la zone 4X, des niveaux de recrutement faibles à modérés sont attendus pour les deux prochaines années. La zone se trouve également à l’extrême sud de la distribution du crabe des neiges dans l’Atlantique Nord et l’habitat viable est en déclin depuis de nombreuses années. Selon les points de référence basés sur l’approche de précaution pour la région, la zone 4X se trouve dans la zone de prudence. Une stratégie d’exploitation plus prudente est conseillée.

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)0.002
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 score0.958
Threshold uncertainty score0.083

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.223 · 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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Published2024
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