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Record W7133277670

Mise à jour sur l’état du stock d’oursin vert et options de quota

2025· other· fr· W7133277670 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 · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStock (firearms)Ile de franceWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le stock d’oursins verts (Strongylocentrotus droebachiensis) de la Colombie-Britannique est évalué tous les trois ans à l’aide du modèle d’évaluation élaboré par Perry et al. (2003). La dernière évaluation a été réalisée en 2021 (MPO 2021a) et a servi à éclairer le Plan de gestion intégrée des pêches (PGIP) 2021-2024 de la région du Pacifique pour l’oursin vert (MPO 2021b, 2022, 2023). La présente évaluation fournit un avis à jour fondé sur l’ajout de nouvelles données. Elle vise à orienter le prochain PGIP de 2024 et les PGIP suivants jusqu’au printemps 2027. La Direction de la gestion des pêches de Pêches et Océans Canada (MPO) a demandé qu’un avis soit formulé sur la pêche de l’oursin vert en Colombie-Britannique (C.-B.) d’ici le printemps 2024, sur les points suivants : 1. Évaluer l’état du stock d’oursins verts dans le nord-est (secteurs de gestion des pêches du Pacifique – SGPP : 11, 12, et 13) et le sud-est de l’île de Vancouver (SGPP : 14, 18, 19, et 20) à l’aide de points de référence provisoires et d’estimations de la densité dérivées des relevés biologiques effectués dans chaque région de gestion. 2. Fournir les fourchettes des options de récolte durable pour les régions visées par la pêche commerciale (SGPP 11, 12, 13, 14, 18, 19, and 20). 3. Analyser les données des relevés réalisés aux sites repères (SGPP 12 et 19) et présenter les tendances récentes relatives aux populations locales et à la structure des populations d’oursin vert. 4. Examiner et cerner les incertitudes relatives aux données et aux méthodes. 5. Formuler des recommandations de recherche supplémentaire ou de programmes d’évaluation des stocks. La présente évaluation met à jour les données des séries chronologiques publiées précédemment et fournit de nouvelles options de récolte pour les saisons de pêche à l’oursin vert de 2024- 2025 to 2026-2027. Les méthodes sont demeurées en grande partie inchangées depuis 2003 et un modèle bayésien de dynamique de la biomasse continue d’être utilisé dans l’évaluation du stock d’oursins verts de la Colombie-Britannique (Perry et al. 2003, 2006; Zhang et Perry 2005; Waddell et al. 2010; MPO 2015, 2016, 2018a, 2021a). La présente évaluation constitue une mise à jour des résultats du modèle découlant des données des relevés biologiques en plongée (indépendantes de la pêche) et des prises commerciales (dépendantes de la pêche) les plus récentes. Des points de référence provisoires conformes au Cadre décisionnel pour les pêches intégrant l’approche de précaution (Approche de précaution du MPO; MPO 2009) ont été établis (MPO 2018a), puis mis en œuvre dans la pêche (MPO 2018b). Ces points de référence permettent d’estimer l’état du stock d’oursins verts dans les régions du nord-est de l’île de Vancouver (SGPP 11, 12, et 13) et du sud-est de l’île de Vancouver (SGPP 14, 18, 19, et 20), es deux régions où se trouvent les sites repères à long terme (SGPP 12 et 19). La présente réponse des Sciences découle de l’examen par les pairs régional du 23 mai 2024 sur la mise à jour sur l’état du stock et options de récolte pour la pêche à l’oursin vert (Strongylocentrotus droebachiensis) en Colombie-Britannique, 2024-2027.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.010
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.850
Threshold uncertainty score0.299

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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 head0.010
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.235 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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