Addressing the welfare needs of farmed lumpfish: Knowledge gaps, challenges and solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lumpfish ( Cyclopterus lumpus L.) are increasingly being used as cleaner fish to control parasitic sea lice, one of the most important threats to salmon farming. However, lumpfish cannot survive feeding solely on sea lice, and their mortality in salmon net‐pens can be high, which has welfare, ethical and economic implications. The industry is under increasing pressure to improve the welfare of lumpfish, but little guidance exists on how this can be achieved. We undertook a knowledge gap and prioritisation exercise using a Delphi approach with participants from the fish farming sector, animal welfare, academia and regulators to assess consensus on the main challenges and potential solutions for improving lumpfish welfare. Consensus among participants on the utility of 5 behavioural and 12 physical welfare indicators was high (87–89%), reliable (Cronbach's alpha = 0.79, 95CI = 0.69–0.92) and independent of participant background. Participants highlighted fin erosion and body damage as the most useful and practical operational welfare indicators, and blood parameters and behavioural indicators as the least practical. Species profiling revealed profound differences between Atlantic salmon and lumpfish in relation to behaviour, habitat preferences, nutritional needs and response to stress, suggesting that applying a common set of welfare standards to both species cohabiting in salmon net‐pens may not work well for lumpfish. Our study offers 16 practical solutions for improving the welfare of lumpfish and illustrates the merits of the Delphi approach for achieving consensus among stakeholders on welfare needs, targeting research where is most needed and generating workable solutions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle