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Record W7133277063

Cadre de modélisation de 2018 pour l’évaluation du stock de morue des divisions 4X5Y

2022· other· fr· W7133277063 on OpenAlexaboutno aff
Yanjun Wang, Fonya Irvine

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
KeywordsPopulationPilotageStock (firearms)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réunion d’examen du cadre de modélisation pour l’évaluation du stock de morue des divisions 4X5Y a eu lieu du 6 au 8 novembre 2018. Il s’agissait de la deuxième des deux réunions d’examen par les pairs de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada concernant la morue des divisions 4X5Y. La première réunion, intitulée Cadre d’évaluation pour la morue franche des divisions 4X5Y : Partie 1 – Examen de la saisie de données, s’est déroulée les 27 et 28 mars 2018. Le présent document de recherche résume les conclusions de l’examen portant sur la saisie de données et décrit les méthodes élaborées pour estimer l’état actuel du stock, les points de référence et les projections à court terme pour fournir des avis pluriannuels sur les prises. On a réalisé une projection à moyen terme sur 10 ans pour évaluer le potentiel de rétablissement. Et on a consigné des orientations sur les activités d’examen intercadre, les lacunes existantes en matière de données et les recommandations de recherche pour l’avenir. On a utilisé un modèle d’analyse de population virtuelle (APV) et un modèle d’évaluation espace-état (SAM), avec une mortalité naturelle constante supposée (M), pour démontrer les problèmes d’ajustement causés par la mortalité élevée inexpliquée observée dans les données issues des relevés et de la pêche. Afin de résoudre les problèmes observés lors des évaluations du stock de morue des divisions 4X5Y réalisées par le passé (problèmes avec la tendance rétrospective et l’intégration des autres modèles), on a examiné des modèles d’APV comportant un mouvement aléatoire de la valeur M (mortalité naturelle) en fonction de différents groupes d’âges. Un modèle d’APV (3MFfirst) a été recommandé comme nouveau cadre de modélisation pour l’évaluation du stock de morue des divisions 4X5Y. On a observé une nette tendance à l’augmentation de la valeur M avec le temps dans les groupes d’âges plus avancés (âge 5+) : alors qu’elle s’élevait à 0,37 en 1983, cette valeur a augmenté régulièrement pour atteindre environ 1,5 depuis 2011. La valeur M élevée estimée dans les modèles d’APV pourrait être due à une confusion liée aux poissons se déplaçant vers des zones adjacentes ou plus profondes, à des débarquements sous-déclarés et à des rejets non déclarés, ainsi qu’à la mortalité naturelle causée par des facteurs biotiques et abiotiques. En ce qui concerne les points de référence limites de la biomasse, compte tenu de la mortalité naturelle non stationnaire des morues d’âge 5+, les points de référence basés sur le rendement maximal durable (RMD) à l’équilibre ont été considérés comme inadaptés. Une Sb50/90 de 22 193 t a été recommandée comme point de référence limite de la biomasse pour la morue des divisions 4X5Y. Compte tenu du mauvais état estimé du stock, l’avis sur les prises de la pêche serait aussi faible que possible pour permettre la reconstitution de ce stock. Aucun point de référence pour la pêche n’a été élaboré. Une projection sur 10 ans a montré qu’il y aurait peu de chances de voir le stock se rétablir en cas de forte mortalité naturelle et de faible recrutement, même avec des prises nulles.

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)0.003
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: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.734
Threshold uncertainty score0.528

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.003

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 head0.021
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.232 · 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 designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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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