The influence of siting and deterrence methods on seal predation at Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) farms in Maine, 2001–2003
Notice bibliographique
Résumé
We document the nature and frequency of seal predation at Atlantic salmon (Salmo salar) farms in Maine and determine whether the severity of predation is related to the proximity of farms from one another and nearby harbor seal (Phoca vitulina concolor) haul-outs. We surveyed farm managers annually from 2001–2003 to document management techniques, husbandry practices, and predator deterrence methods employed for comparison with the extent of seal predation. Biweekly aerial surveys were conducted between January and March of each year to document harbor seal presence. An empirical estimate from a negative binomial model showed seal predation at farms declined significantly with distance to the nearest haul-out, suggesting that seal predation may be deterred by maximizing the distance between farms and seal haul-outs. Farms located further than 4 km from harbor seal haul-outs experienced minimal losses. At farms located within 4 km of harbor seal haul-outs, seal predation decreased with increasing distance from neighboring farms, indicating that areas where farms are concentrated may be more vulnerable. The regular replacement of primary and secondary cage netting was negatively correlated with seal predation. Finally, this study documents the apparent ineffectiveness of acoustic harassment devices at deterring seal predation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».