Réponse des Sciences : bar rayé du sud du golfe du Saint-Laurent pour 2022
Bibliographic record
Abstract
La population de bars rayés (Morone saxatilis) du sud du golfe du Saint-Laurent avait diminué à moins de 5 000 reproducteurs à la fin des années 1990, ce qui a suscité des préoccupations en matière de conservation et entraîné la fermeture de la pêche commerciale en 1996 et des pêches récréatives et autochtones en 2000. Cette population a ensuite augmenté pour atteindre plus de 900 000 reproducteurs en 2017. Un petit nombre de pêches à des fins alimentaires, sociales et rituelles (ASR) ont été rétablies en 2012, et les allocations de bars rayés aux groupes autochtones augmentent graduellement depuis. La pêche récréative de l’espèce a été rouverte en 2013, et un projet pilote de pêche commerciale autochtone a été lancé en 2018. Comme les mesures de gestion des pêches sont adaptées aux changements concernant l’abondance de la population de bars rayés du sud du golfe du Saint-Laurent, la Gestion des pêches et des ports de la région du Golfe de Pêches et Océans Canada (MPO) a demandé, en 2022, une mise à jour de l’abondance du stock de reproducteurs et des données sur les caractéristiques biologiques. La présente réponse des Sciences découle de l’examen par les pairs régional du 14 décembre 2022 qui portait sur la mise à jour de 2022 sur l’abondance des reproducteurs et les caractéristiques biologiques du bars rayé (Morone saxatilis) du sud du golfe du Saint Laurent.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".