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Record W7133276731

Les PRL dans le cadre des dispositions relatives aux stocks de poissons

2023· other· fr· W7133276731 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 · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStock (firearms)ESPACELife history
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le point de référence limite (PRL) est la limite supérieure de l’état d’un stock qu’il faut se garder d’atteindre afin d’éviter que de graves dommages soient causés au stock; de plus, il constitue la limite entre la zone critique et la zone de prudence selon la politique sur l’approche de précaution de Pêches et Océans Canada. Conformément à cette politique et aux dispositions relatives aux stocks de poissons, le dépassement du PRL est l’élément qui déclenche l’élaboration d’un plan de rétablissement. Les dommages graves sont un état indésirable qui peut être irréversible ou réversible lentement et à long terme seulement. Ils peuvent être directement ou indirectement attribuables à la pêche, à d’autres causes anthropiques ou à des causes naturelles, et ils peuvent se produire dans l’état où se trouve un stock avant qu’il ne devienne menacé de disparition du pays. La perte de structure d’un stock (p. ex., épuisement de sous-unités) n’est généralement pas incluse dans les descriptions de dommages graves, mais elle peut répondre à la définition de dommages graves si elle correspond à une perte de la productivité ou de la résilience du stock Un stock peut être défini en fonction d’une unité de gestion, d’une unité d’évaluation ou d’une unité biologique. Il y a une inadéquation d’échelle lorsqu’il y a un décalage dans la répartition spatiale ou temporelle de ces unités, les activités de gestion ou d’évaluation ou les processus biologiques. Les conséquences de cette inadéquation d’échelle peuvent comprendre une surestimation ou une sous-estimation de la biomasse du stock et des taux d’exploitation, ainsi que des répercussions sur les points de référence, les mesures de l’état du stock et le risque d’épuisement continu de sous-unités. Les principes fondés des pratiques exemplaires qui sont énoncés dans le présent avis scientifique donnent des recommandations et des orientations générales pour la sélection, l’estimation et la mise à jour des indicateurs, des PRL et des mesures de l’état des stocks selon la politique sur l’approche de précaution et les dispositions relatives aux stocks de poissons. Ces principes englobent des scénarios allant de scénarios où les données sont abondantes à des scénarios où les données sont limitées, où plus d’un indicateur ou modèle peut être utilisé pour formuler des avis, où il peut y avoir une inadéquation d’échelle ou encore où la perception de l’état du stock a changé d’une évaluation à l’autre. Lors de la future mise à jour des politiques canadiennes sur l’établissement des taux d’exploitation, il faudrait y inclure des directives au sujet des PRL par défaut reposant sur des estimations de la biomasse non exploitée. Des lacunes ont été cernées et devraient faire l’objet de travaux à l’avenir. Elles sont principalement liées à la non-stationnarité des conditions qui ont une incidence sur la productivité lors de l’établissement des PRL, aux points de référence spatiaux, à l’incidence du forçage climatique sur l’inadéquation d’échelle, ainsi qu’aux situations où il pourrait être souhaitable d’établir un PRL qui tient compte des fonctions écosystémiques.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
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 score0.036
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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 head0.016
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.246 · 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".

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Citations0
Published2023
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