Modeling Parasite Dynamics on Farmed Salmon for Precautionary Conservation Management of Wild Salmon
Notice bibliographique
Résumé
Conservation management of wild fish may include fish health management in sympatric populations of domesticated fish in aquaculture. We developed a mathematical model for the population dynamics of parasitic sea lice (Lepeophtheirus salmonis) on domesticated populations of Atlantic salmon (Salmo salar) in the Broughton Archipelago region of British Columbia. The model was fit to a seven-year dataset of monthly sea louse counts on farms in the area to estimate population growth rates in relation to abiotic factors (temperature and salinity), local host density (measured as cohort surface area), and the use of a parasiticide, emamectin benzoate, on farms. We then used the model to evaluate management scenarios in relation to policy guidelines that seek to keep motile louse abundance below an average three per farmed salmon during the March-June juvenile wild Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) migration. Abiotic factors mediated the duration of effectiveness of parasiticide treatments, and results suggest treatment of farmed salmon conducted in January or early February minimized average louse abundance per farmed salmon during the juvenile wild salmon migration. Adapting the management of parasites on farmed salmon according to migrations of wild salmon may therefore provide a precautionary approach to conserving wild salmon populations in salmon farming regions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».