Enhancing land-based culture of coho salmon through genomic technologies: An economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
The selection of salmon broodstock can enhance certain economically important biological traits over generations, via the use of genomic technologies. Information related to flesh quality, disease resistance, growth rate, and feed conversion ratio, has been collected for coho salmon (Onchorhynchus kisutch) and may be applied to breeding programs in British Columbia. Marker-assisted selection (MAS) and genomic selection (GS) are two technologies used to identify breeders based on genes directly controlling performance traits. This study aims to quantify the net present value of these technologies, applied to coho salmon broodstock in recirculating land-based systems. We compute the value of these genomic technologies by taking the difference in profits for farmed coho salmon production, when the biological traits mentioned above are enhanced through selective breeding. Results indicate the value of the genomic technologies is around $700 to $6,280 per tonne of coho salmon produced, depending on the targeted trait. Flesh quality yields the greatest change in net present value, followed by growth rate. Our findings may offer a means to meet part of the growing demand for seafood through increased production of coho salmon and reinforce the importance of an ecologically sustainable and economically viable aquaculture industry in British Columbia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».