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.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».