Model-based evaluation of the genetic impacts of farm-escaped Atlantic salmon on wild populations
Notice bibliographique
Résumé
Genetic interactions (i.e. hybridization) between wild and escaped Atlantic salmon Salmo salar from aquaculture operations have been widely documented, yet the ability to incorporate predictions of risk into aquaculture siting advice has been limited. Here we demonstrate a model-based approach to assessing these potential genetic interactions using a salmon aquaculture expansion scenario in southern Newfoundland as an example. We use an eco-genetic individual-based Atlantic salmon model (IBSEM) parameterized for southern Newfoundland populations, with regional environmental data and field-based estimates of survival, to explore how the proportion of escapees relative to the size of wild populations could potentially influence genetic and demographic changes in wild populations. Our simulations suggest that both demographic decline and genetic change are predicted when the percentage of escapees in a river relative to wild population size is equal to or exceeds 10% annually. The occurrence of escapees in southern Newfoundland rivers under a proposed expansion scenario was predicted using river and site locations and models of dispersal for early and late escapees. Model predictions of escapee dispersal suggest that under the proposed expansion scenario, the number of escapees is expected to increase by 49% and the highest escapee concentrations will shift westward, consistent with the location of proposed expansion (20 rivers total >10% escapees, max 24%). Our results identify susceptible rivers and potential impacts predicted under the proposed aquaculture expansion scenario and illustrate how model-based predictions of both escapee dispersal and genetic impacts can be used to inform both aquaculture management decisions and wild salmon conservation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».