Recapturing escaped fish from marine aquaculture is largely unsuccessful: alternatives to reduce the number of escapees in the wild
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Farmed fish that escape and mix with wild fish populations can have significant ecological and genetic consequences. To reduce the number of escaped fish in the wild, recapture is often attempted. Here, we review the behaviours of escapees post‐escape, and how recapture success varies with escaped fish size, the size of the initial escape event and recapture methods. Success rates of fishing gears varied among species, with gill‐nets and coastal barrier nets most effective for recapture of salmonids. Recapture success was strongly negatively correlated with both fish size and the number of fish escaped, regardless of species. Recapture success was universally low across all studied species (8%). Numerous tracking studies of escaped fish indicate that recapture efforts should be initiated within 24 h of an escape incident for highest recapture success. However, most large escape events are due to storms, which mean recapture efforts rarely start within this timeframe. Recapture of escaped fish is broadly ineffective in marine habitats, with rare exception. High bycatch rates during ineffective recapture attempts imply that large‐scale recapture efforts should be weighed against the possibility of affecting wild fish populations negatively. We suggest three alternative approaches to reduce escapee numbers in wild habitats: (i) protect populations of predatory fish around sea‐cage farms from fishing, as they prey upon smaller escapees; (ii) construct impact offset programmes to target recapture in habitats where escapees can be efficiently caught; and (iii) ensure technical standards are legislated so that fish farmers invest in preventative technologies to minimize escapes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».