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Record W7133278616

Évaluation des stocks de crabes des neiges du plateau néo-écossais en 2024

2025· other· fr· W7133278616 on OpenAlexaboutno aff
J. S.‏ Choi, B. J. Cameron, A. C. Glass

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
KeywordsLaharHydric soilEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans la région des Maritimes, la gestion du crabe des neiges (Chionocetes Opilio) est répartie dans trois zones de pêche : le nord-est de la Nouvelle-Écosse ( anciennes zones de pêche du crabe [ZPC] 20-22), le sud-est de la Nouvelle-Écosse ( anciennes ZPC 23 et 24), et la division 4X (ZPC 24W) de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO). Les résultats d’un relevé annuel indépendant de la pêche indiquent que le recrutement dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse et la division 4X continue de diminuer, tandis que celui du sud est de la Nouvelle-Écosse se renforce. Le faible recrutement dans le nord-est de la Nouvelle Écosse et la division 4X pourrait être dû à une prédation élevée par les poissons de fond et à la réduction de l’habitat. Le potentiel de reproduction continue d’être comparable à celui de 2023, bien qu’il devrait diminuer dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse et la division 4X. Les conditions environnementales (température au fond) sont revenues à une phase d’eau froide dans toutes les zones; cependant, la viabilité de l’habitat du crabe des neiges a encore diminué, surtout dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse et dans la division 4X. La mortalité élevée des crabes mâles immatures continuera de constituer un problème dans ces deux zones pendant au moins les trois prochaines années. Les densités de la biomasse exploitable ont également diminué en 2024 dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse et dans la division 4X, tandis qu’elles ont augmenté dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse. Les indices de la biomasse exploitable sont proches des creux historiques dans chaque zone. En 2024, dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse, la biomasse modélisée (avant la pêche) du crabe des neiges était de 2,7 kt, contre 3,4 kt l’année précédente. Dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse, la biomasse modélisée de 2024 (avant la pêche) était de 41,5 kt, contre 40,6 kt l’année précédente. Dans la division 4X, la biomasse modélisée (avant la pêche) pour la saison 2024–2025 était de 0,18 kt, contre 0,14 kt l’année précédente. On observe une diminution continue de la biomasse modélisée dans le nord-est de la Nouvelle Écosse depuis 2021, et depuis 2019 dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse et la division 4X. Dans le nord-est de la Nouvelle-Écosse, en 2024, la mortalité par pêche était estimée à 0,32 (taux d’exploitation annuel de 37 %), soit une hausse par rapport au taux de 0,26 (taux d’exploitation annuel de 30 %) de l’année précédente. Dans le sud-est de la Nouvelle-Écosse, la mortalité par pêche estimée en 2024 était de 0,17 (taux d’exploitation annuel de 18,6 %), tandis que l’année précédente, elle était de 0,18 (taux d’exploitation annuel de 19 %). Les taux d’exploitation localisés sont probablement plus élevés, puisque les zones pour lesquelles la biomasse est estimée ne sont pas toutes exploitées (p. ex. les zones de la pente continentale et les zones côtières occidentales de la ZPC 24). Dans la division 4X, la mortalité par pêche de la saison 2024–2025 (en cours) est actuellement estimée à 0,052 (taux d’exploitation annuel de 5 %), tandis qu’au cours de la saison précédente, elle était de 0,27 (taux d’exploitation annuel de 31 %). Les taux d’exploitation localisés sont probablement plus élevés, car la pêche n’est pas pratiquée dans toutes les zones dont la biomasse est estimée.

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)0.001
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 score0.968
Threshold uncertainty score0.063

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.012
GPT teacher head0.244
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 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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