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Record W7133279653

Simulations de rétablissementpour la morue de la sous-division 3Ps

2023· other· fr· W7133279653 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
KeywordsLimitingStock (firearms)Homogeneous
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La morue franche (Gadus morhua) de la sous-division 3Ps de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) se situe toujours dans la zone critique du cadre de l’approche de précaution du Canada, et se situait à 48 % du point de référence limite (PRL) en 2021. Pêches et Océans Canada (MPO) a l’obligation légale d’élaborer pour ce stock un plan de rétablissement. Le stock de morue franche de la sous-division 3Ps est cogéré par le Canada et la France. L’évaluation de la stratégie de gestion (ESG) « allégée » utilise des simulations en boucle fermée du modèle d’évaluation pour projeter la trajectoire du stock selon divers scénarios de recrutement (R) et de mortalité naturelle (M), avec l’application de diverses procédures de gestion. Ce cadre est considéré comme scientifiquement valable et adéquat pour évaluer le potentiel de rétablissement de la morue franche de la sous-division 3Ps en vue de l’élaboration d’un plan de rétablissement pour ce stock. Les scénarios de recrutement et de mortalité naturelle testés dans le cadre de l’ESG allégée correspondent tous à des conditions précédentes du stock. Dans un climat océanique changeant, ces conditions peuvent ne pas refléter correctement les conditions futures, et les preuves biologiques laissent supposer que la mortalité est plus susceptible d’augmenter que de diminuer. Les conditions qui prévalent définies pour le recrutement et mortalité naturelle sont appropriées pour calculer le temps minimal de rétablissement jusqu’à l’objectif proposé en l’absence de pêche (Tmin). Le stock devrait atteindre l’objectif de rétablissement proposé (au-dessus du PRL avec une probabilité de 75 %) en 2036.

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)0.000
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: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.879
Threshold uncertainty score0.240

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.008
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.250 · 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
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
Published2023
Admission routes1
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