MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7133284702

Évaluation du stock de crabe des neiges des divisions 2HJ3KLNOP4R à T.-N.-L. en 2024

2025· other· fr· W7133284702 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 · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStock (firearms)Carbon stockForeign exchange
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

État du stock Avec le statu quo des prélèvements en 2025, les divisions d’évaluation 3LNO et 3Ps devraient se trouver dans la zone saine du cadre de l’approche de précaution pour le crabe des neiges à Terre-Neuve-et-Labrador, tandis que les divisions d’évaluation 2HJ et 3K devraient se trouver dans la zone de prudence. En raison du manque de données récentes et actuelles, la division d’évaluation 4R3Pn a été exclue de ce cadre. Tendances du stock L’indice global de la biomasse exploitable a augmenté par rapport aux creux historiques de 2016 à 2018. En 2024, l’indice de la biomasse exploitable est demeuré près du même niveau qu’en 2023. Les indices de la biomasse exploitable dans les divisions d’évaluation 3K et 3Ps ont diminué au cours des deux dernières années. Dans l’ensemble, les indices d’abondance des prérecrues, des petits mâles et des femelles matures ont diminué et se rapprochent des niveaux les plus faibles observés. L’indice global d’abondance des prérecrues indique de faibles perspectives de recrutement au cours des deux à quatre prochaines années. Les indices du taux d’exploitation des pêches ont diminué dans la plupart des divisions d’évaluation au cours des dernières années. Cependant, le statu quo des prélèvements en 2025 entraînerait des indices du taux d’exploitation des pêches supérieurs à la fourchette permise selon le cadre de l’approche de précaution dans les divisions d’évaluation 3K et 3Ps. Ce taux est élevé dans la division d’évaluation 4R3Pn. Considérations liées à l’écosystème et aux changements climatiques La phase chaude du climat océanique qui a commencé vers 2020 se poursuit, avec des températures de fond chaudes et une température de surface de la mer record en 2024. Les conditions océaniques chaudes et soutenues sont considérées comme défavorables pour la productivité du crabe des neiges. Les niveaux de la biomasse totale de l’écosystème se rapprochent des sommets atteints après l’effondrement des années 2010, les augmentations étant attribuables aux poissons de fond. La mortalité par prédation des poissons sur le crabe des neiges a atteint un sommet au milieu des années 2010 et, après une certaine baisse, elle tend à augmenter depuis 2020. Les tendances et les niveaux actuels de la mortalité par prédation des poissons pourraient exercer une pression supplémentaire sur le stock et nuire à sa croissance future. Les prévisions à court terme de la biomasse exploitable fondées sur des variables climatiques indiquent que la croissance des ressources pourrait être limitée. Avis sur le stock Conformément au cadre de l’approche de précaution du crabe des neiges à Terre-Neuve et-Labrador, et étant donné que les divisions d’évaluation 3LNO et 3Ps se trouvent dans la zone saine, les taux d’exploitation ne devraient pas dépasser 42 %. Conformément au cadre de l’approche de précaution du crabe des neiges à Terre-Neuve-et-Labrador, et étant donné que les divisions d’évaluation 2HJ et 3K se trouvent dans la zone de prudence, les taux d’exploitation ne devraient pas dépasser 35 %. Bien que le niveau global actuel de la biomasse exploitable ne soit généralement pas préoccupant, les conditions écosystémiques défavorables et les faibles abondances des petits crabes des neiges indiquent que la productivité du stock devrait être faible à court et moyen terme.

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 score0.932
Threshold uncertainty score0.136

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.238 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du CanadaFrench-language works237,207