Évaluation des stocks de mactre de Stimpson des eaux côtières du Québec en 2023
Bibliographic record
Abstract
Le débarquement annuel moyen de mactre de Stimpson au Québec a été de 683 t de 2021 à 2023, soit une augmentation de 17 % comparativement à la période 2018 à 2020. Les débarquements provenaient à 99 % de la Côte-Nord et à 1 % des Îles-de-la-Madeleine. Le total admissible des captures (TAC) annuel de la période 2021 à 2023 a été atteint à plus de 80 % en moyenne dans les zones 3A et 3B. Il n’y a pas eu de pêche dans la zone 1A en 2022 et 2023. Il n’y a pas eu de pêche dans la zone 1B depuis 2017 et les zones 4C et 5A demeurent inexploitées. Les moyennes des prises par unité d’effort (PUE) pour la période 2021 à 2023 sont supérieures aux médianes des séries temporelles (1993-2022) pour les zones 3A et 4A, tandis qu’elles sont inférieures aux médianes des séries pour les zones 1A, 2, 3B, 4B et 5B. Les moyennes des tailles des mactres au débarquement pour la période 2021 à 2023 sont supérieures aux médianes des séries temporelles (1993-2022) pour les zones 1A, 2, 3B, 4A, 4B et 5B, tandis qu’elles sont inférieures aux médianes des séries pour la zone 3A. Le taux d’exploitation zonal basé sur la superficie draguée pour la période 2021-2023 est inférieur à la valeur limite recommandée de 3 % dans toutes les zones. Selon la règle de décision existante, aucune zone ne rencontre toutes les conditions pour une augmentation du contingent, le statu quo est donc suggéré. L’effort de pêche à l’intérieur d’une zone devrait être distribué à la fois à l’intérieur et entre les gisements afin de limiter la possibilité d’une surexploitation locale.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".