Attraction and repulsion of mobile wild organisms to finfish and shellfish aquaculture: a review
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of aquaculture–environment interactions is essential for the development of a sustainable aquaculture industry and efficient marine spatial planning. The effects of fish and shellfish farming on sessile wild populations, particularly infauna, have been studied intensively. Mobile fauna, including crustaceans, fish, birds and marine mammals, also interact with aquaculture operations, but the interactions are more complex and these animals may be attracted to (attraction) or show an aversion to (repulsion) farm operations with various degrees of effects. This review outlines the main mechanisms and effects of attraction and repulsion of wild animals to/from marine finfish cage and bivalve aquaculture, with a focus on effects on fisheries‐related species. Effects considered in this review include those related to the provision of physical structure (farm infrastructure acting as fish aggregating devices ( FAD s) or artificial reefs ( AR s), the provision of food (e.g. farmed animals, waste feed and faeces, fouling organisms associated with farm structures) and some farm activities (e.g. boating, cleaning). The reviews show that the distribution of mobile organisms associated with farming structures varies over various spatial (vertical and horizontal) and temporal scales (season, feeding time, day/night period). Attraction/repulsion mechanisms have a variety of direct and indirect effects on wild organisms at the level of individuals and populations and may have implication for the management of fisheries species and the ecosystem in the context of marine spatial planning. This review revealed considerable uncertainties regarding the long‐term and ecosystem‐wide consequences of these interactions. The use of modelling may help better understand consequences, but long‐term studies are necessary to better elucidate effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle