Disentangling the role of sea lice on the marine survival of Atlantic salmon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of sea lice on the marine survival of wild salmonids are widely debated. In Norway this debate has reached a crescendo as the Norwegian government has recently ratified a management system where the growth in the salmonid aquaculture industry will be conditional on regional estimated impact of salmon lice on wild fish. Sea lice have thus become the most prominent obstacle to the stated political aim of quintupling aquaculture production in Norway by 2050. Scientific documentation that salmon lice impact the marine survival of salmon is robust. However, it is also evident that marine survival of salmon is strongly impacted by other factors, and that the effect of salmon lice is most likely an integral part of these other mortality factors. In this paper, our goal is to discuss and give advice on how managers and policy makers should handle this complexity, and to identify the greatest challenges in using scientific results to construct robust management rules. Inadequate extrapolation from the scale of known effects to the scale of management implementation may initially give a false impression of scientific certainty, but will eventually fuel upsetting disagreements among stakeholders as they gradually uncover the shaky foundation of the implemented policy. Thus, using a single model and parameter to determine management advice is not warranted, as no single data point reflects the natural complexity of nature. Furthermore, robust management rules should be based on unambiguous definitions of key concepts. Finally, despite the scientific consensus that salmon lice are a risk to salmon, studies on wild populations in situ that accurately quantify the impact of salmon lice are still urgently needed. We give advice on how this can be accomplished.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».