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Record W7133279970

Évaluation des stratégies de rétablissement possibles pour le sébaste aux yeux jaunes (Sebastes ruberrimus) des eaux intérieures de la Colombie-Britannique

2022· other· fr· W7133279970 on OpenAlexaboutno aff
Dana Haggarty, Quang C. Huynh, Robyn E. Forrest, Sean C. Anderson, Midoli J. Bresch, Elise A. Keppel

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
KeywordsBullionIle de franceCalendering
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En vertu des politiques et de la législation canadiennes, il faut Eétablir un plan de rétablissement pour les stocks de poissons qui ont été évalués comme étant inférieurs au point de référence li mite (PRL) afin de les ramener au-delà du PRL. Les plans de rétablissement doivent être fondés sur des objectifs caractérisés par 1) une cible, 2) un délai souhaité pour atteindre la cible et 3) une probabilité acceptable d’atteindre la cible. Les plans de rétablissement doivent également comprendre des mesures de gestion ou des procédures de gestion, des jalons cibles et être éva lués régulièrement. Le stock de sébaste aux yeux jaunes (Sebastes ruberrimus) des eaux intérieures est un stock sur lequel on dispose de données limitées, présent dans la zone de gestion du poisson de fond 4B (détroit de la Reine-Charlotte, détroit de Georgie et détroit de Juan de Fuca) en Colombie Britannique. Il a été évalué comme étant inférieur au PLR en 2010, ce qui a donné lieu à la pu blication d’un plan de rétablissement. Il est également inscrit en vertu de la Loi sur les espèces en péril comme espèce préoccupante. L’actuelle procédure de gestion pour assurer le rétablis sement est un total autorisé des captures (TAC) annuel fixe de 15 tonnes métriques, qui n’a pas été réévalué depuis la dernière évaluation. Ce projet vise à fournir un avis scientifique à l’appui de la réévaluation du plan de rétablissement du sébaste aux yeux jaunes des eaux intérieures. Nous appliquons un nouveau cadre d’évalua tion de la stratégie de gestion (le Cadre des procédures de gestion), récemment élaboré pour le poisson de fond de la Colombie-Britannique, afin d’évaluer le rendement des autres procédures de gestion à données limitées pour ce qui est de l’atteinte des objectifs de rétablissement. Le Cadre des procédures de gestion suit six étapes de pratiques exemplaires pour évaluer la straté gie de gestion : 1) la définition du contexte décisionnel; 2) l’établissement des objectifs et des pa ramètres de rendement; 3) la précision des modèles opérationnels pour représenter le système sous-jacent et calculer les paramètres de rendement; 4) la sélection des procédures de gestion possibles; 5) la réalisation de simulations en boucle fermée afin d’évaluer le rendement des procédures de gestion; 6) la présentation des résultats pour faciliter l’évaluation des compromis. Nous avons appliqué ce cadre pour évaluer le rendement de 34 procédures de gestion à don nées limitées pour ce qui est de l’atteinte de l’objectif principal, qui est de ramener le stock au dessus du PRL sur 1,5 génération avec au moins une probabilité de réussite de 95 % [19 fois sur 20]. Nous avons également évalué le rendement des procédures de gestion en ce qui concerne deux autres paramètres de conservation, quatre objectifs de prises moyennes et un objectif de variabilité des prises. Pour tenir compte de l’incertitude liée à la dynamique de la popula tion sous-jacente et aux sources de données, nous avons élaboré six scénarios de modèles opérationnels de rechange, qui différaient de par les hypothèses précises du modèle et des don nées. Ces scénarios de modèles opérationnels ont été divisés en un « ensemble de référence » (quatre modèles opérationnels) et un « ensemble de robustesse » (deux modèles opérationnels). Nous avons conditionné tous les modèles opérationnels aux données sur les prises observées, aux indices de l’abondance et aux données accessibles sur la composition selon l’âge. Nous avons utilisé la simulation en boucle fermée pour évaluer le rendement des procédures de gestion et nous avons éliminé celles qui ne satisfaisaient pas à un ensemble de critères de base, ce qui a laissé cinq procédures de gestion possibles : des procédures de gestion à prises constantes annuelles de 10 ou 15 tonnes et trois procédures de gestion qui ajustent le TAC en fonction de la pente relative de l’indice de l’abondance dans le relevé à la palangre sur fond dur dans les eaux intérieures. Les cinq procédures de gestion finales atteignaient l’objectif principal avec une probabilité supérieure à 0,98 (49 fois sur 50), dans les scénarios des quatre modèles opérationnels de l’en semble de référence, surtout qu’aucun des modèles opérationnels de l’ensemble de référence n’a estimé que le stock serait inférieur au PRL en 2020. Dans les scénarios des deux modèles opérationnels de l’ensemble de robustesse, le scénario qui simulait une plus grande variabilité dans le futur relevé à la palangre sur fond dur a donné des résultats semblables à ceux des scé narios de l’ensemble de référence. Cependant, dans le scénario qui supposait un taux de morta lité naturelle plus faible pour le stock (« M faible »), toutes les procédures de gestion avaient des probabilités plus basses d’atteindre l’objectif principal, la probabilité la plus faible étant atteinte par la procédure de gestion actuelle (prises constantes de 15 tonnes). Nous présentons un certain nombre de visualisations pour illustrer les compromis entre les ob jectifs de conservation et de prises pour les différentes procédures de gestion dans d’autres scé narios de modèles opérationnels. Ces visualisations présentent les compromis sous forme de ta bleaux et de graphiques, destinés à faciliter le processus de sélection de la procédure de gestion finale. Étant donné que toutes les procédures de gestion ont atteint l’objectif principal dans les scénarios de l’ensemble de référence, il n’y avait pas de compromis important entre les objectifs de conservation et les objectifs de prises. Parmi les deux scénarios de l’ensemble de robustesse, les compromis étaient les plus évidents dans le scénario de M faible, où la probabilité d’atteindre l’objectif principal diminuait à mesure que la probabilité de prises moyennes à court terme de 10 tonnes augmentait. Nous discutons des incertitudes majeures, y compris l’incertitude entourant la mortalité naturelle, la sélectivité et les prises historiques, en notant que nous avons tenté d’en tenir compte en évaluant le rendement des procédures de gestion dans plusieurs modèles opérationnels. Nous soulignons les problèmes concernant les estimations de l’état actuel du stock de sébaste aux yeux jaunes des eaux intérieures et le rôle des points de référence dans le Cadre des procé dures de gestion. Nous formulons des recommandations sur la fréquence des évaluations et suggérons des déclencheurs pour la réévaluation. Nous évaluons également le rendement des procédures de gestion en ce qui concerne le respect de deux autres critères d’évaluation pour le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.005
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 score0.923
Threshold uncertainty score0.153

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.016
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.248 · 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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Published2022
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