Analyse de la pêche comparative à Terre-Neuve-et-Labrador – partie 1
Bibliographic record
Abstract
Un programme de pêche comparative a été entrepris dans la région de Terre-Neuve-et Labrador (T.-N.-L.) à l’automne 2021 et au printemps et à l’automne 2022 afin de quantifier les différences de capturabilité entre les navires sortants, à savoir le navire de la Garde côtière canadienne (NGCC) Alfred Needler et le NGCC Teleost, et les nouveaux navires hauturiers de sciences halieutiques (NHSH), c’est-à-dire le NGCC John Cabot et le NGCC Capt. Jacques Cartier. Les facteurs de conversion pour étalonner les prises des relevés plurispécifiques ont été estimés pour le relevé d’automne mené par le NGCC Teleost dans les divisions 2HJ3KL de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO) et pour celui réalisé par le NGCC Alfred Needler dans les divisions 3KL. Les facteurs de conversion doivent être appliqués au navire, à la saison et à la zone pour lesquels ils ont été calculés. Ils ne sont pas interchangeables entre les séries chronologiques du NGCC Teleost et du NGCC Alfred Needler. Pour le NGCC Teleost, des facteurs de conversion ont été définis pour 14 taxons, dont deux présentant un effet significatif de la longueur. On n’a trouvé aucune différence significative de capturabilité relative pour 18 taxons et les données étaient insuffisantes pour déterminer si un facteur de conversion était approprié pour neuf taxons évalués. Dans le cas du NGCC Alfred Needler, des facteurs de conversion ont été définis pour 15 taxons, dont six présentant un effet significatif de la longueur. On n’a trouvé aucune différence significative de capturabilité relative pour 17 taxons et les données étaient insuffisantes pour déterminer si un facteur de conversion était approprié pour 12 taxons évalués. La taille de l’échantillon et la couverture spatiale des traits de chalut jumelés sont généralement insuffisantes pour estimer des facteurs de conversion standard pour la série chronologique des relevés effectués par le NGCC Alfred Needler dans les divisions 3LNOPs au printemps ou dans les divisions 3NO à l’automne. Étant donné que le NGCC Alfred Needler a déjà été mis hors service (c.-à-d. qu’il n’est pas possible d’effectuer une pêche comparative supplémentaire), les données recueillies dans les divisions 3NOPs par les nouveaux navires représenteront le début d’une nouvelle série chronologique pour la majorité des espèces et ne seront pas directement comparables à celles des séries chronologiques précédentes. L’uniformité des caractéristiques environnementales et biologiques d’une saison à l’autre a permis d’adopter une approche unique pour estimer un facteur de conversion pour la limande à queue jaune, qui est applicable à l’ensemble de la série chronologique du NGCC Alfred Needler dans les divisions 3LNO à l’automne et dans les divisions 3LNOPs au printemps. Il existe des lacunes dans les données pour la petite morue franche et le petit crabe des neiges dans le programme de pêche comparative du NGCC Teleost. Les facteurs de conversion ont été estimés pour les individus de plus grande taille et seront réévalués pour l’ensemble de la fourchette de longueurs à la suite du programme de pêche comparative de l’automne 2023. Il existe une autre lacune dans les données du programme de pêche comparative du NGCC Teleost pour les espèces des eaux profondes, notamment le flétan du Groenland. Les facteurs de conversion n’ont pas encore été estimés, mais ils seront évalués après le programme de pêche comparative de l’automne 2023.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".