Fish farms, parasites, and predators: implications for salmon population dynamics
Notice bibliographique
Résumé
For some salmon populations, the individual and population effects of sea lice (Lepeophtheirus salmonis) transmission from sea cage salmon farms is probably mediated by predation, which is a primary natural source of mortality of juvenile salmon. We examined how sea lice infestation affects predation risk and mortality of juvenile pink (Oncorhynchus gorbuscha) and chum (O. keta) salmon, and developed a mathematical model to assess the implications for population dynamics and conservation. A risk-taking experiment indicated that infected juvenile pink salmon accept a higher predation risk in order to obtain foraging opportunities. In a schooling experiment with juvenile chum salmon, infected individuals had increased nearest-neighbor distances and occupied peripheral positions in the school. Prey selection experiments with cutthroat trout (O. clarkii) predators indicated that infection reduces the ability of juvenile pink salmon to evade a predatory strike. Group predation experiments with coho salmon (O. kisutch) feeding on juvenile pink or chum salmon indicated that predators selectively consume infected prey. The experimental results indicate that lice may increase the rate of prey capture but not the handling time of a predator. Based on this result, we developed a mathematical model of sea lice and salmon population dynamics in which parasitism affects the attack rate in a type II functional response. Analysis of the model indicates that: (1) the estimated mortality of wild juvenile salmon due to sea lice infestation is probably higher than previously thought; (2) predation can cause a simultaneous decline in sea louse abundance on wild fish and salmon productivity that could mislead managers and regulators; and (3) compensatory mortality occurs in the saturation region of the type II functional response where prey are abundant because predators increase mortality of parasites but not overall predation rates. These findings indicate that predation is an important component of salmon-louse dynamics and has implications for estimating mortality, reducing infection, and developing conservation policy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».