Potential risks of trophic impacts by escaped transgenic salmon in marine environments
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY There is significant concern about potential ecological effects of introduced organisms, including non-indigenous species and those created by genetic modification. This paper presents an Ecopath with Ecosim modelling approach, designed to examine long-term trophic effects of growth hormone (GH) transgenic coho salmon should they ever escape to a coastal salmonid ecosystem, namely the Strait of Georgia in British Columbia (Canada). The model showed that the effects of introduced GH transgenic coho salmon varied with their biomass, diet, structure of the invaded ecosystem, and environmental conditions. Occasional escapes of non-reproductive salmon did not have a significant impact on the example ecosystem. However, effects of GH coho salmon varied with their diet when large numbers of these fish were present in the simulated ecosystem (for example, when they constituted 20% of total current aquaculture production in the area). Further, climate-driven changes in the biomass of low trophic levels (bottom-up effects) could have a greater impact on the ecosystem than the introduction of large numbers of GH coho salmon. A new version of Ecopath with Ecosim's Monte Carlo approach showed that the model predictions were robust to GH coho salmon's Ecopath parameters, but more sensitive to vulnerabilities of prey to GH coho salmon. Modelling ecosystem effects of genetically modified organisms provides a complementary approach for risk assessments when data from nature are not readily obtainable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».