Sea-louse abundance on salmon farms in relation to parasite-control policy and climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ectoparasitic copepods, sea lice (Lepeophtheirus salmonis and Caligus spp.), are major pests to salmon aquaculture and can also affect the health and survival of wild salmon. Policies exist to protect wild salmon by delousing farmed fish when louse abundance exceeds a threshold, but their effectiveness under future climate change is uncertain. We fitted a Bayesian model for sea-louse population dynamics and management to timeseries data of sea lice on farmed salmon in Pacific Canada and analysed the model under scenarios of warmer climates. We found that in high-temperature years, current parasite control policy becomes ineffective as sea-louse abundance is expected to increase. We simulated two alternative management scenarios and observed that both would decrease average louse counts on farms in high-temperature years relative to the current system but relied on more delousing treatments than are currently performed. We also found evidence that non-salmonids can play a role in louse transmission to farms, as increased farm colonization of Caligus clemensi occurs in April, coincident with wild herring (Clupea pallasii) spawner abundance. Our results highlight the need for careful management of sea lice on salmon farms in warmer years and the importance of policies designed to account for future environmental change.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».