Réponse des Sciences : Tendances dans les relevés par navire scientifique sur le banc de Georges
Bibliographic record
Abstract
Dans la région des Maritimes, Pêches et Océans Canada (MPO) effectue depuis 1987 des relevés de recherche hivernaux dans la zone 5Z (banc de Georges) de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest (OPANO), selon un protocole normalisé. Les résultats obtenus nous renseignent sur les tendances de l’abondance des espèces de poissons de fond dans la région des Maritimes aux fins de la surveillance des écosystèmes. Bien que ces données reflètent les tendances relatives à la biomasse et à l’abondance et constituent un élément essentiel des évaluations scientifiques des stocks, une évaluation intégrale faisant appel à d’autres sources de données demeure nécessaire pour évaluer les effets des mesures de gestion sur l’état des populations. Les relevés hivernaux par navire scientifique de 2021 ont été réalisés à bord du NGCC Teleost. La Direction générale de la gestion des pêches a demandé un examen des données des relevés hivernaux par navire scientifique du MPO qui visaient les espèces suivantes dans les strates 5Z1 à 5Z4 : la morue, l’aiglefin, la goberge, la limande à queue jaune, la raie à queue de velours, la raie épineuse, la grande raie, la raie tachetée, la raie hérisson, le chaboisseau à dix huit épines, la loquette d’Amérique et le homard américain. La Direction générale de la gestion des pêches utilisera l’information provenant des relevés comme base de discussion avec divers intervenants de l’industrie, en vue de recommander des mesures de gestion et de déterminer les stocks qu’il faudrait examiner plus en détail en 2022. La présente réponse des Sciences découle du processus de réponse des Sciences régional du 25 mai 2021 sur les tendances dans les relevés par navire scientifique dans la région des Maritimes – banc Georges.
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 | 0.013 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".