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Record W7133288259

Quantifier les changements dans la répartition de la morue franche et de la limande à queue jaune sur le banc de Georges

2023· other· fr· W7133288259 on OpenAlexaboutno aff
David M. Keith, Jessica A.‏ Sameoto, Freya Keyser, Irene Andrushchenko

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2023
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoastal zoneSocial impactWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le banc de Georges a toujours été l’un des lieux de pêche les plus productifs au monde. Plusieurs stocks de poissons de fond autrefois abondants ont connu des déclins qui ont entraîné l’arrêt des pêches dirigées. Par la suite, des organismes de gestion au Canada et aux États-Unis ont mis en œuvre diverses restrictions dans le but de rétablir ces stocks; ces restrictions comprennent la mise en place de fermetures. La limande à queue jaune (Limanda ferruginea) et la morue franche (Gadus morhua) sont deux stocks de poissons de fond qui ont connu un déclin considérable, et la nécessité de protéger ces stocks justifie les fermetures sur le banc de Georges. Aux États-Unis, ces fermetures sont plus importantes et se concentrent de façon plus générale sur le rétablissement de ces stocks et d’autres stocks sur le banc de Georges, tandis qu’au Canada, les fermetures sont moins importantes et visent la protection de ces deux stocks pendant la fraie. Le présent document inclut des modèles de répartition des espèces variables dans le temps pour ces deux stocks à l’aide d’une série de covariables environnementales statiques et de données de présence-absence provenant des relevés par chalutage de poisson de fond au Canada et aux États-Unis. Ces modèles indiquent qu’il y a eu des changements saisonniers et à long terme dans la répartition des deux stocks. Les prédicteurs significatifs de la répartition des deux stocks tout au long de l’année étaient la température moyenne de la surface de la mer (moyenne de 1997 à 2008) et la profondeur, tandis que le type de sédiments était également un prédicteur significatif pour la limande à queue jaune. La répartition saisonnière de la zone centrale de la morue franche est semblable à la fin de l’hiver et au printemps, tandis qu’à l’automne, la répartition se déplace en bordure du banc. Dans le cas de la limande à queue jaune, la zone principale se trouve à un endroit semblable tout au long de l’année. La répartition de la morue franche différait environ tous les cinq ans, tandis que celle de la limande à queue jaune différait tous les trois ans. Ces changements dans la répartition ne sont pas aléatoires, le centre de gravité des zones centrales des deux stocks se déplaçant vers le nord-est tout au long de la période d’étude. Une grande partie de ce changement est attribuable à la perte de la superficie centrale des portions sud et ouest du banc de Georges. Les changements dans la répartition ont entraîné une augmentation de la proportion des deux stocks dans les eaux canadiennes tout au long de l’année. Pendant la fraie de la morue franche, il y a eu un déclin important dans la zone centrale à l’intérieur des deux fermetures importantes aux États-Unis. Ces dernières années, la limande à queue jaune a principalement chevauché la frontière canado-américaine; pendant la fraie, la proportion de la zone centrale observée dans la zone fermée II (États-Unis) a augmenté régulièrement pour atteindre près de la moitié de la zone centrale totale du banc de Georges. Au Canada, les fermetures visant à protéger la morue franche et la limande à queue jaune pendant la fraie comprennent principalement la zone centrale, mais en raison de leur taille limitée, ces fermetures ne représentent qu’une faible proportion de la zone centrale de la partie canadienne du banc de Georges. Enfin, pendant la fraie, les modèles des deux stocks ont réussi à capter la dynamique spatiale jusqu’à trois ans dans l’avenir. La méthodologie du cadre appliquée ici fournit de nouveaux renseignements sur la variabilité saisonnière et interannuelle des répartitions spatiales de ces stocks et fournit une évaluation quantitative des fermetures par rapport à ces répartitions. L’intégration de l’information provenant d’approches comme celle-ci au processus d’avis scientifiques peut faciliter la prise de meilleures décisions en matière de gestion des pêches.

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)0.003
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.511
Threshold uncertainty score0.973

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.246 · 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".

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Citations0
Published2023
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