Évaluation de l'aiglefin de l'est du banc de Georges
Bibliographic record
Abstract
La biomasse du stock reproducteur d’aiglefin de l’est du banc de Georges en 2023 est supérieure au point de référence supérieur, ce qui place le stock dans la zone saine, selon les points de référence définis à l’échelle nationale. En 2023, les prises combinées d’aiglefin de l’est du banc de Georges pour le Canada et les États-Unis se chiffraient à 2 840 tonnes (t) et représentaient 74 % du quota combiné de 3 840 t. Selon les estimations modélisées, la biomasse du stock reproducteur (BSR) de l’aiglefin de l’est du banc de Georges a diminué, passant d’un pic de 83 000 t en 2016 à 31 733 t en 2023, une quantité supérieure à la médiane de la BSR de 24 939 t pour la série chronologique (de 1969 à 2023). Les estimations modélisées des poissons d’âge 1 en 2020 et 2021 sont de 110 millions et de 86 millions, et sont supérieures à la moyenne à long terme (9 millions; classes d’âge de 1968 à 2022). Des améliorations de la longueur et du poids de l’aiglefin selon l’âge, ainsi que de l’état des poissons, ont été observées dans la pêche et les relevés. La mortalité par pêche (F) est estimée à 0,60 et 0,11 pour 2022 et 2023, respectivement. D’après les analyses de sensibilité, rien ne prouve que la valeur de M a diminué récemment. L’avis sur les prises recommandées était de 6 160 à 9 130 t, compte tenu du risque de 25 à 75 % de dépasser le point de référence pour la mortalité par pêche.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".