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Record W7133275770

Réponse des Sciences : Pétoncles du nord du banc de Browns

2022· other· fr· W7133275770 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 · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic shortageStock (firearms)Context (archaeology)Limiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Chaque année, la Gestion des ressources de Pêches et Océans Canada (MPO) présente une demande d’avis sur l’état du stock de pétoncles du nord du banc de Browns en vue d’établir un total autorisé des captures annuel (TAC, poids de la chair) à l’appui de la pêche. L’objectif du présent rapport est de mettre à jour l’état du pétoncle du nord du banc de Browns d’après les données de relevés et de la pêche du pétoncle de 2021 (du 1er janvier au 31 décembre) afin de fournir un avis scientifique pour la gestion de la pêche en 2022. La présente mise à jour sur l’état des stocks utilise le cadre d’évaluation accepté au cours du processus consultatif régional d’examen par les pairs de 2011 (Hubley et al., 2011), pour le nord du banc de Browns. Des mises à jour ont été effectuées à l’aide de ce cadre de 2014 à 2020 (MPO 2020 et leurs références). En 2020, le relevé scientifique du MPO sur les pétoncles hauturiers a été annulé en raison des complications associées à la pandémie de COVID-19. La présente mise à jour porte sur la pêche du pétoncle menée dans la partie nord du banc de Browns. Le sud du banc de Browns fait l’objet de mesures de gestion distinctes. La présente réponse des Sciences découle du processus de réponse des Sciences régional du 19 avril 2022 sur la mise à jour de l’état du stock de pétoncles au large des côtes : secteur nord du banc de Brown et de la zone « a » du banc de Georges.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.358
Threshold uncertainty score0.720

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.014
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.229 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2022
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