Wild Salmon Sustain the Effectiveness of Parasite Control on Salmon Farms: Conservation Implications from an Evolutionary Ecosystem Service
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapid evolution can increase or maintain the provision of ecosystem services, motivating the conservation of wild species and communities. We detail one such contemporary evosystem service by synthesizing theoretical evidence that rapid evolution can sustain parasiticide efficacy in salmon aquaculture, thus creating an added incentive for salmon conservation. Globally, wild and farmed salmon share native parasites: sea lice. In most major salmon farming areas sea lice have evolved resistance to parasiticides, but in the North Pacific, where farmed salmon coexist with large wild salmon populations, resistance has not emerged. We present a model to show that flow of susceptible genes from lice hosted on wild salmon to those hosted on farmed salmon can delay or preclude resistance. This theoretical and observational data suggests that wild salmon (both oceanic populations that function as a refuge and local migratory populations that connect this refuge to domesticated environments) provide an evosystem service by prolonging parasiticide efficacy. To preserve this service, aquaculture managers could avoid production quantities that exceed wild salmon abundances, and sustain wild salmon populations through regional and oceanic scale conservation. The evosystem service of resistance mitigation is one example of how a contemporary evolutionary process that benefits people can strengthen the case for conservation of intrinsically important wild species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».