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Record W7133283100

Évaluation du stock de morue du Nord (divisions 2J3KL de l’OPANO)

2022· other· fr· W7133283100 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 · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorEconomic shortageUrban environmentLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le climat de Terre-Neuve-et-Labrador connaît d’importantes fluctuations à l’échelle décennale, avec des répercussions éventuelles sur la productivité des écosystèmes. Ces changements majeurs sont liés aux phases de l’oscillation nord-atlantique (NAO) et aux schémas de la circulation océanique à grande échelle (p. ex., l’augmentation du transport du courant du Labrador). La période la plus froide jamais enregistrée (de la fin des années 1980 au début des années 1990) a coïncidé avec l’effondrement du stock de morue du Nord et a été liée à des changements importants dans l’écosystème. Des conditions plus chaudes que la moyenne ont été observées au cours des trois dernières années. La productivité primaire (phytoplancton) et secondaire (zooplancton) s’est améliorée pour atteindre des niveaux proches ou au-dessus de la moyenne depuis environ 2015, mais avec des changements dans la saisonnalité du zooplancton (signaux de biomasse plus faibles au printemps, plus élevés en été et en automne) et la structure de la communauté (dominance plus élevée des copépodes de petite taille). L’état de l’écosystème du secteur nord du plateau de Terre-Neuve et du Grand Banc (divisions 2J3KL de l’OPANO) continue de révéler une productivité limitée des communautés de poissons, avec une faible abondance des principales espèces fourragères et une biomasse totale dérivée des relevés au chalut par navire de recherche (NR) qui reste bien en deçà des valeurs antérieures à l’effondrement. La composition du régime alimentaire de la morue et d’autres principaux prédateurs indique une limitation des ressources alimentaires. Les augmentations du nombre de poissons de fond observées du milieu des années 2000 au milieu des années 2010 étaient associées à des processus ascendants, mais elles se sont arrêtées en raison du déclin des principales espèces fourragères comme le capelan et la crevette. La productivité de la morue a été liée à la quantité de capelans. Compte tenu des volumes de capelan prévus pour les deux prochaines années, les perspectives de croissance du stock de morue semblent limitées. L’indice des prérecrues dans le bras Newman laisse croire que les cohortes de 2018 à 2020 seront moins nombreuses que celles des dix dernières années, et il est bien inférieur à la moyenne des cohortes de la série chronologique de 25 ans. Le stock est évalué à l’aide d’un modèle intégré (modèle d’évaluation du stock de morue du Nord, NCAM), qui permet de quantifier les incertitudes relatives à l’état du stock dans les estimations et les projections. L’estimation de la biomasse du stock reproducteur (BSR) en 2021 est de 411 kt (IC à 95 % = 307 à 549 kt). La BSR se situe actuellement dans la zone critique, à 52 % (IC à 95 % = 39 à 69 %) du point de référence limite (PRL). Le stock est demeuré à peu près au même niveau depuis 2017. Le taux de mortalité naturelle (M) estimé à partir du NCAM pour les individus de 5 ans et plus pour 2020 était de 0,51 (IC à 95 % = 0,30 à 0,89). La moyenne de M sur les 10 dernières années était de 0,39 (fourchette = 0,29 à 0,63). Le taux de mortalité par pêche (F) estimé à partir du NCAM pour les individus de 5 ans et plus est actuellement faible, et pour 2020, il était de 0,018 (IC à 95 % = 0,014 à 0,024). Le F moyen sur les 10 dernières années est de 0,02 (fourchette = 0,014 à 0,028). Le recrutement (2 ans) estimé à partir du NCAM a augmenté, passant des niveaux estimés les plus bas de 34 millions de poissons en 1995 à une moyenne de 314 millions par an pour les cohortes de 2015 à 2019. Cette moyenne récente représente 25 % de la période des années 1980, avant l’effondrement. La projection sur un an du NCAM, avec des prises allant de zéro à 1,3 fois (15 360 t) les prises estimées par le modèle pour 2020 (11 816 t), montre que la probabilité que le BSR atteigne le PRL d’ici 2022 est inférieure à 0,02. La probabilité que le stock soit plus abondant en 2022 qu’en 2021, pour tous les scénarios de captures étudiés, se situe entre 0,52 et 0,59. Conformément au plan de reconstitution de la morue du Nord, le calcul de la règle de décision sur les prises pour ce stock fait état de prélèvements pour 2021 de 12 999 t pour les prises provenant de la pêche d’intendance. Si l’on tient compte de la pêche récréative, ces prélèvements sont susceptibles de se situer à la limite supérieure de la fourchette des scénarios de capture examinés, voire au-dessus. Pour être conforme au cadre décisionnel de Pêches et Océans Canada (MPO), qui incorpore l’approche de précaution, il faut que les prélèvements de toutes les sources soient maintenus au plus faible niveau possible jusqu’à ce que le stock quitte la zone critique.

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)0.001
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.895
Threshold uncertainty score0.209

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.018
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.229 · 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 designObservational
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".

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Citations0
Published2022
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