Établissement de points de référence biologiques et élaboration d'un cadre de l'approche de précaution pour la pêche du crabe dormeur (Cancer magister) dans les zones de gestion du crabe I et J
Bibliographic record
Abstract
Trois méthodes ont servi à estimer les points de référence, soit une méthode empirique utilisant la biomasse selon des approximations fondées sur le rendement maximal durable, une méthode fondée sur le recrutement des stocks et une méthode fondée sur un modèle de simulation. Des déterminations de l’état des stocks ont été effectuées pour 2019. L’indicateur de l’état des stocks et les points de référence ont été estimés principalement à l’aide des données de relevés indépendants de la pêche. Les données commerciales recueillies auprès des fournisseurs de services et celles des journaux de bord ont servi à estimer les paramètres du modèle, comme les taux d’exploitation, les périodes où la carapace est molle et les rapports mâles-femelles. Une médiane mobile sur trois ans de la capture par unité d’effort (CPUE) des femelles a servi d’indicateur afin de tenir compte des fluctuations cycliques de la population de crabes. Les points de référence sont exprimés sous la forme de CPUE normalisée. La CPUE des femelles a servi d’indicateur principal parce qu’elle représente le potentiel de reproduction du stock. La CPUE normalisée pour les crabes de taille non réglementaire normalisée a servi d’indicateur secondaire pour obtenir des renseignements supplémentaires. Les décideurs pourraient tenir compte des tendances à court et à long terme de la CPUE annuelle pour les mâles de taille non réglementaire, mais cet indicateur ne sera pas utilisé pour décrire officiellement l’état des stocks. Les points de référence limites empiriques ont été estimés à 0,228 (Bmoy) et à 0,310 (Bmax) CPUE normalisée pour les femelles. Le point de référence limite du recrutement des stocks a été estimé à 0,439 CPUE normalisée pour les femelles. Le point de référence limite de la simulation a été estimé à 0,3 CPUE normalisée pour les femelles. Le rapport stock-recrutement est très incertain, et les points de référence de la simulation reposent sur de nombreuses hypothèses. Les préoccupations relatives au rendement des points de référence obtenus empiriquement sont moindres. L’état du stock de 2019 pour le crabe dormeur dans les ZGC I et J se trouve dans la zone de prudence, entre le point de référence limite (PRL) et le point de référence supérieur du stock (PRS), en fonction des points de référence empiriques. Les travaux entrepris justifient les méthodes d’estimation des points de référence pour les ZGC I et J. Nous ne savons pas dans quelle mesure les changements climatiques toucheront les populations de crabes dormeurs en Colombie-Britannique. La productivité peut être influencée par les fluctuations de la température, de l’acidité et de la concentration en oxygène de l’océan. Les populations côtières peuvent également être influencées par des changements dans le transport des larves selon l’évolution de la circulation océanique. Le degré de connectivité des sous-populations de crabe dormeur en Colombie-Britannique est actuellement incertain. D’autres analyses et définitions du stock sont nécessaires avant d’estimer les points de référence à l’échelle de la côte. La concurrence pour les casiers est très forte dans les ZGC I et J. Cette concurrence diminue probablement le taux de CPUE du relevé et peut modifier les tendances qui se dégagent des CPUE tirées du relevé au fil du temps. Cette observation devrait être prise en compte dans les analyses futures en incluant des données provenant d’autres sources (p. ex. des données commerciales). L’analyse recommande l’application de la méthode empirique afin d’établir les points de référence pour le crabe dormeur dans les ZGC I et J à l’aide de la CPUE des femelles. Il recommande également d’utiliser la médiane mobile sur trois ans de la CPUE normalisée pour les femelles comme indicateur de l’état des stocks.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".