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Enregistrement W3083587783 · doi:10.3354/aei00376

Beyond hybridization: the genetic impacts of nonreproductive ecological interactions of salmon aquaculture on wild populations

2020· article· en· W3083587783 sur OpenAlexaff
IR Bradbury, Ingrid Burgetz, MW Coulson, E. Verspoor, John Gilbey, SJ Lehnert, Tony Kess, T. F. Cross, Anti Vasemägi, Monica F. Solberg, Ian Fleming, Philip McGinnity

Notice bibliographique

RevueAquaculture Environment Interactions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAquacultureSalmoDomesticationPopulationEcologyIntrogressionFisheryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultured Atlantic salmon Salmo salar are of international socioeconomic value, and the process of domestication has resulted in significant behavioural, morphological, and allelic differences from wild populations. Substantial evidence indicates that direct genetic interactions or interbreeding between wild and escaped farmed Atlantic salmon occurs, genetically altering wild salmon and reducing population viability. However, genetic interactions may also occur through ecological mechanisms (e.g. disease, parasites, predation, competition), both in conjunction with and in the absence of interbreeding. Here we examine existing evidence for ecological and non-reproductive genetic interactions between domestic Atlantic salmon and wild populations and the potential use of genetic and genomic tools to resolve these impacts. Our review identified examples of genetic changes resulting from ecological processes, predominately through pathogen or parasite transmission. In addition, many examples were identified where aquaculture activities have either altered the selective landscape experienced by wild populations or resulted in reductions in population abundance, both of which are consistent with the widespread occurrence of indirect genetic changes. We further identify opportunities for genetic or genomic methods to quantify these impacts, though careful experimental design and pre-impact comparisons are often needed to accurately attribute genetic change to aquaculture activities. Our review indicates that ecological and non-reproductive genetic interactions are important, and further study is urgently needed to support an integrated understanding of aquaculture-ecosystem interactions, their implications for ecosystem stability, and the development of potential mitigation and management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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