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Record W7133289024

Application du cadre des procédures de gestion pour le sébaste à dos épineux (Sebastes maliger) des eaux extérieures de la Colombie-Britannique en 2021

2025· other· fr· W7133289024 on OpenAlexaboutno aff
Quang C. Huynh, Matthew R. Siegle, Dana Haggarty

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon stockPopulationStock (firearms)Environmental policy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet vise à fournir un avis scientifque à l’appui de la gestion du sébaste à dos épineux des eaux extérieures (Sebastes maliger). Il est prévu que ce stock soit visé par règlement à titre de grand stock de poisson, après quoi sa gestion durable sera régie par les dispositions relatives aux stocks de poissons de la Loi sur les pêches. La présente analyse a appliqué le cadre des procédures de gestion (PG) récemment élaboré pour les poissons de fond de la Colombie Britannique afn d’évaluer le rendement des procédures de gestion fondées sur un indice et des procédures de gestion à prises constantes par rapport à l’atteinte des objectifs stratégiques et halieutiques. Pour tenir compte de l’incertitude liée à la dynamique de la population sous-jacente et aux sources de données, nous avons élaboré cinq scénarios de modèles opérationnels de rechange, qui différaient sur le plan des hypothèses précises du modèle et des données. Les modèles opérationnels étaient conditionnés par les prises historiques, les indices de l’abondance et la composition selon l’âge. Trois modèles opérationnels (MO) de référence variaient en fonction des hypothèses concernant la valeur de mortalité naturelle ou les prises récréatives historiques du sébaste à dos épineux des eaux extérieures. Deux MO de robustesse supplémentaires ont été élaborés, l’un évaluant une valeur plus faible de la pente de la relation stock-recrutement, et l’autre en modélisant un recrutement inférieur à la moyenne dans la projection. Selon les MO de référence, le stock était au-dessus du point de référence limite (PRL) de 0,4 BRMD avec une probabilité très élevée en 2021. Trois PG à prises constantes et huit PG fondées sur des indices qui rajustent les prises en fonction de la tendance récente de l’indice d’abondance tiré du relevé à la palangre sur fond dur (RPFD) en eaux extérieures ont été testées dans les simulations en boucle fermée. Dans l’ensemble de référence, presque toutes les PG, à l’exception de celles à prises constantes à 125 % des prises récentes, ont respecté les critères de satisfaction proposés avec le stock : 1) dépassement du PRL avec une probabilité d’au moins 75 %, 2) dépassement du point de référence supérieur du stock (PRS) de 0,8 BRMD avec une probabilité d’au moins 50 %, et 3) inférieure au taux d’exploitation de référence de F RMD avec une probabilité d’au moins 50 %, au cours de projections couvrant la durée de deux générations (54 ans). Toutes les PG fondées sur des indices respectaient également les critères de satisfaction des deux modèles opérationnels de robustesse. Les visualisations illustrent les compromis sous forme de tableaux et de graphiques afn de faciliter le processus de sélection de la PG fnale. Parmi les MO satisfaisants, il existe un compromis entre la biomasse et les niveaux des prises de la pêche après deux générations. Nous proposons que les modèles opérationnels soient indiqués dans l’ensemble de référence lors de son utilisation pour déterminer l’état du stock. Nous fournissons également des recommandations de recherches futures concernant l’échantillonnage biologique de la pêche commerciale et les prises à des fns alimentaires, sociales et rituelles (ASR). Nous recommandons d’utiliser l’indice d’abondance du RPFD pour déterminer les déclencheurs d’une réévaluation future.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.818
Threshold uncertainty score0.362

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
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)0.0060.001

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 head0.006
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.229 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2025
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