Can reduced predation offset negative effects of sea louse parasites on chum salmon?
Notice bibliographique
Résumé
The impact of parasites on hosts is invariably negative when considered in isolation, but may be complex and unexpected in nature. For example, if parasites make hosts less desirable to predators then gains from reduced predation may offset direct costs of being parasitized. We explore these ideas in the context of sea louse infestations on salmon. In Pacific Canada, sea lice can spread from farmed salmon to migrating juvenile wild salmon. Low numbers of sea lice can cause mortality of juvenile pink and chum salmon. For pink salmon, this has resulted in reduced productivity of river populations exposed to salmon farming. However, for chum salmon, we did not find an effect of sea louse infestations on productivity, despite high statistical power. Motivated by this unexpected result, we used a mathematical model to show how a parasite-induced shift in predation pressure from chum salmon to pink salmon could offset negative direct impacts of sea lice on chum salmon. This shift in predation is proposed to occur because predators show an innate preference for pink salmon prey. This preference may be more easily expressed when sea lice compromise juvenile salmon hosts, making them easier to catch. Our results indicate how the ecological context of host-parasite interactions may dampen, or even reverse, the expected impact of parasites on host populations.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».