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Record W7133288274

Évaluation des stocks de hareng (Clupea harengus) de la côte ouest de Terre-Neuve (Division OPANO 4R) en 2021

2024· other· fr· W7133288274 on OpenAlexaboutno aff
Kim Émond, Hélène Dionne, Manuelle Beaudry-Sylvestre, Frédéric Paquet, Shani Rousseau, Caroline Lehoux, Pedro Nilo

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2024
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStock (firearms)Western europeLimandaEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce document fournit les détails concernant les données et les analyses utilisées pour évaluer l’état des stocks de hareng reproducteurs de printemps et d’automne de la côte ouest de Terre Neuve (division 4R de l’OPANO). La présente évaluation de stock a eu lieu les 1er et 2 mars 2022 et fournit des avis pour les saisons de pêche 2022 et 2023. Les données et les connaissances disponibles sont insuffisantes pour évaluer quantitativement l’état de la ressource. Toutefois, les principaux résultats de cette évaluation indiquent que le maintien du total autorisé des captures (TAC) au statu quo ne devrait pas présenter de risque significatif pour les deux stocks reproducteurs de hareng de la division 4R à court terme. Les taux d’exploitation maximaux en 2020 et 2021, estimés comme étant le rapport entre le TAC et l’indice de biomasse le plus élevé estimé lors du relevé acoustique, étaient faibles (inférieurs à 15 %). L’abondance des jeunes poissons observés lors des relevés acoustiques et dans les prises commerciales de 2020 et 2021 pour les reproducteurs de printemps et d’automne est un signe encourageant pour l’avenir de ces stocks. Les débarquements sont en baisse depuis 2017, et la récente diminution de 81 % depuis 2019 peut s’expliquer par la forte incidence de poissons de taille inférieure à la taille légale, qui a empêché les pêcheurs d’atteindre leurs quotas. Après une période pendant laquelle le stock était faible dans les années 2000 et 2010, on remarque des signes d’augmentation du stock de reproducteurs de printemps depuis 2019. Cette conclusion devra être réexaminée après la révision du cadre d’évaluation en 2024-2025.

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 score0.955
Threshold uncertainty score0.090

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.012
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.251 · 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
Published2024
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