Consommation du contingent nord du maquereau bleu (Scomber scombrus) par divers prédateurs
Bibliographic record
Abstract
Le maquereau bleu est un poisson fourrage consommé par divers prédateurs, dont les oiseaux de mer, les pinnipèdes, les cétacés, le thon et les poissons de fond. Nous avons évalué l’ordre de grandeur potentiel du nombre total de maquereaux consommés par chacun de ces groupes ainsi que tout changement à cet égard. Il s’agit d’une première étape d’intégration des considérations écosystémiques dans l’évaluation du stock de maquereaux et d’étaiement des hypothèses sur le taux de mortalité naturelle. Nous avons conclu qu’un ensemble de prédateurs est probablement à l’origine des profils globaux de mortalité naturelle et qu’il y a des changements apparents dans la contribution relative de chaque groupe de prédateurs au fil du temps. Bien que la fiabilité des estimations sur la consommation varie d’un prédateur à l’autre, il semble que le taux absolu de prélèvement ait augmenté au fil du temps en dépit d’éventuelles variations interannuelles importantes. Selon la réponse fonctionnelle entre chaque prédateur et la densité du maquereau, cette augmentation pourrait se traduire par une hausse du taux de mortalité naturelle, la biomasse estimée du stock reproducteur étant inférieure ou proche du point de référence limite depuis 2011. L’augmentation probable de la consommation de maquereaux est également inversée par rapport aux changements dans les débarquements. Au cours des 10 dernières années (2012-2021), la quantité de maquereaux consommés par les prédateurs est vraisemblablement devenue au moins deux fois plus élevée que la quantité déclarée de débarquements canadiens (< 11 kt).
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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".