Analyse de pêche comparative à Terre-Neuve-et-Labrador – Partie II
Bibliographic record
Abstract
On a élargi le programme de pêche comparative de Terre-Neuve-et-Labrador (T.-N.-L.) en 2023 dans le but d’étendre sa couverture et de combler les lacunes en matière de données du programme de 2021-2022. Les résultats présentés ici doivent être pris en considération avec ceux de l’analyse de pêche comparative de Terre-Neuve-et-Labrador – partie I. La pêche comparative réalisée au printemps 2023 au moyen du navire de la Garde côtière canadienne (NGCC) Teleost et du NGCC John Cabot a permis de déterminer que des facteurs de conversion sont nécessaires pour 12 taxons des divisions 3LNO, dont deux ont des effets de longueur importants. La capturabilité relative de 34 taxons ne présentait aucune différence considérable, et on a manqué de données pour déterminer la pertinence d’un facteur de conversion pour trois des taxons évalués. La pêche comparative en eaux profondes (à plus de 750 m) à l’automne 2023 a permis d’estimer des facteurs de conversion pour sept taxons dans le cadre de la série de relevés automnaux du NGCC Teleost, dont un taxon (flétan du Groenland) présentait un effet de longueur considérable. La capturabilité relative de seize taxons ne présentait pas de différence considérable. Une réévaluation de certains groupes de taxons, recommandée dans le cadre de la partie I, a mené à l’estimation supplémentaire de huit facteurs de conversion pour le NGCC Teleost et de neuf pour le NGCC Alfred Needler à l’automne. Les données de deux groupes réévalués pour le Teleost à l’automne ne permettaient pas de déterminer la pertinence d’un facteur de conversion. Afin d’appuyer les analyses à l’échelle communautaire, on a estimé des facteurs de conversion pour des groupes fonctionnels à l’échelle d’une unité de production écosystémique et pour les divisions 2J3KL. Comme dans le cas des analyses monospécifiques, la couverture et la taille des échantillons étaient insuffisantes pour estimer des facteurs de conversion dans la sous-division 3Ps et pour le NGCC Alfred Needler sur le Grand Banc (divisions 3LNO). Les facteurs de conversion sont propres à la zone, à la saison et à l’espèce, au taxon ou au groupe fonctionnel pour lequel ils ont été estimés, et ne sont pas interchangeables entre le NGCC Alfred Needler et le NGCC Teleost. Le NGCC Teleost et le NGCC Alfred Needler ont été utilisés de manière interchangeable dans le cadre des relevés plurispécifiques de T.-N.-L. puisqu’on supposait que la capturabilité qui leur était associée était la même. Bien qu’aucune comparaison directe de leur capturabilité n’ait été effectuée, le rendement et la géométrie du chalut ainsi que la variation des facteurs de conversion estimés pour chacun de ces navires par rapport aux nouveaux navires hauturiers de science halieutique (NHSH) indiquent deux valeurs de capturabilité différentes.
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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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".