Hareng du sud-ouest de la Nouvelle-Écosse et de la baie de Fundy : Cadre d'évaluation de la stratégie de gestion
Bibliographic record
Abstract
Une approche pour le conditionnement de modèles opérationnels (MO) aux fins de l’évaluation de la stratégie de gestion (ESG) du hareng de l’Atlantique (Clupea harengus) du sud-ouest de la Nouvelle-Écosse et de la baie de Fundy (SONÉ/BF) a été élaborée en 2020 (Carruthers et al. 2023). Le présent document complète le cadre d’ESG qui sera utilisé pour évaluer le rendement des procédures de gestion (PG) possibles pour la pêche du hareng dans la région du SONÉ/BF en définissant : 1) les objectifs de l’ESG et les mesures de rendement connexes pour l’évaluation des objectifs, 2) l’ensemble de référence des MO qui servira de banc d’essai pour l’évaluation du rendement des PG, 3) la méthode de simulation en boucle fermée utilisée pour l’évaluation des PG, 4) les critères relatifs aux circonstances exceptionnelles pour déclencher une évaluation de la pertinence des avis d’une PG et 5) la fréquence et le moment proposés des mises à jour de l’année intermédiaire à fournir entre les cadres complets examinés par les pairs et le moment recommandé pour le prochain cadre. L’application du cadre d’ESG est démontrée dans le présent document par un ensemble de procédures de gestion possibles. Des PG potentielles peuvent continuer d’être élaborées et évaluées à l’aide de ce cadre d’ESG.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".