Évaluation du capelan dans les divisions 2J3KL et évaluation des PRL proposés
Bibliographic record
Abstract
Le climat océanique du plateau de Terre-Neuve-et-Labrador connaît des fluctuations à des échelles décennales, avec des effets possibles sur la productivité des écosystèmes. La période plus chaude et peut-être plus productive qui a commencé en 2018 s’est poursuivie en 2022. Les conditions générales des trois dernières années indiquent une amélioration de la productivité aux niveaux trophiques inférieurs dans la biorégion de Terre-Neuve-et-Labrador (divisions 2J3KL de l’Organisation des pêches de l’Atlantique Nord-Ouest [OPANO]). Cela comprend des efflorescences précoces de phytoplancton, des concentrations plus élevées de chlorophylle et une augmentation de la biomasse de zooplancton avec une abondance plus élevée de copépodes calanoïdes plus grands et plus riches en énergie. Les communautés de poissons dans les écosystèmes marins de Terre-Neuve-et-Labrador continuent de connaître une faible productivité globale, la biomasse totale étant bien inférieure aux niveaux antérieurs à l’effondrement. Bien que la communauté de poissons soit revenue à une structure dominée par les poissons à nageoires, le rétablissement du poisson de fond a stagné au milieu des années 2010. Les indicateurs écosystémiques des dernières années semblaient indiquer des améliorations, mais l’absence de relevés en 2022 a empêché une mise à jour de ces tendances. Le stock de capelan des divisions 2J3KL est épuisé depuis 1991. L’indice de la biomasse acoustique du capelan en 2022 était de 262 kt (intervalle de confiance de 90 % de 177 à 448 kt), un niveau généralement plus élevé que celui de la période suivant l’effondrement (1991 à 2022), mais bien inférieur à celui de la période de 1985 à 1990. Les indicateurs du capelan dérivés des régimes alimentaires des prédateurs suggèrent également des niveaux de biomasse semblables en 2019 et 2022. Il n’y a pas eu de pêche commerciale du capelan en 2022 pour des raisons de marché. En 2022, le pic de la fraie sur les plages était typique de la période suivant l’effondrement. L’indice larvaire était le plus élevé observé en près d’une décennie, mais il était moyen par rapport à la série chronologique après l’effondrement et faible par rapport à la période productive antérieure à l’effondrement. Ces deux indices portent à croire que 2022 a été une classe d’âge faible. L’état du capelan à l’automne est très bon depuis 2019; cependant, bien qu’il y ait lieu de croire que l’état était très bon en 2022, l’estimation pourrait ne pas être directement comparable aux estimations antérieures en raison d’une période d’échantillonnage plus hâtive que d’habitude en 2022. Étant donné que le modèle de prévision du capelan est sensible à l’état à l’automne, les résultats ne peuvent être décrits que d’un point de vue qualitatif en raison de l’incertitude de la valeur de l’état en 2022. L’indice de la biomasse acoustique du capelan en 2023 devrait être égal ou supérieur au niveau de 2022. Un point de référence limite (PRL) a été choisi pour le capelan des divisions 2J3KL à partir d’une série d’options de PRL en fonction de l’historique de la trajectoire et de la biologie du stock et de son importance pour l’écosystème dans son ensemble. En utilisant la morue du Nord comme indicateur de l’écosystème, un indice de la biomasse acoustique du capelan de 640 kt a été choisi comme PRL actuel en deçà duquel le stock de capelan et l’écosystème risquent probablement de subir de graves dommages. On s’attend à ce que ce niveau soutienne la croissance du stock de morue du Nord jusqu’aux niveaux observés pour la dernière fois dans les années 1980. Depuis 1991, à l’exception de 2013 et de 2014, le stock de capelan se trouve dans la zone critique. La limite supérieure de confiance (95e percentile) de l’indice de la biomasse du relevé acoustique de 2022 était de 449 kt, ce qui indique une très faible probabilité (moins de 5 %) d’être au-dessus du PRL. La conformité au cadre décisionnel du MPO intégrant l’approche de précaution exige que les prélèvements de toutes les sources soient maintenus au plus faible niveau possible jusqu’à ce que le stock quitte la zone critique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".