Réponse des Sciences : Mise à jour de l’état du stock de crabe des neiges du plateau néo-écossais
Bibliographic record
Abstract
Pour soutenir la pêche, la Direction générale de la gestion des pêches de Pêches et Océans Canada (MPO), région des Maritimes, demande au Secteur des sciences du MPO un avis annuel sur l’état du crabe des neiges du plateau néo-écossais. La dernière évaluation de l’état du stock de crabe des neiges du plateau néo-écossais, menée en février 2020, était fondée sur des relevés indépendants de la pêche qui font appel à des indicateurs de l’abondance, du potentiel de reproduction, du recrutement et des taux d’exploitation. Des indicateurs écosystémiques et environnementaux ont également été intégrés à l’évaluation (MPO 2020). Les taux de capture commerciale et les autres statistiques sur les pêches ont aussi été rapportés. Aucun relevé n’a été réalisé en 2020 en raison des restrictions liées à la COVID-19 ainsi que de la réduction de la couverture des observateurs en mer en 2020 et en 2021. La présente réponse des Sciences découle du processus régional de réponse des Sciences sur l’Évaluation du stock de crabes des neiges du plateau néo-écossais, qui a eu lieu le 24 février et le 15 mars 2022.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".