Perspectives on Salmon Aquaculture: Current Status, Challenges and Genetic Improvement for Future Growth
Notice bibliographique
Résumé
With an estimated global value of US$15.6 billion, farmed salmonids represent a precious food resource, which is also the fastest increasing food producing industry with annual growth of 7% in production. A total average of 3,594,000 metric tonnes was produced in 2020, behind Chinese and Indian carps, tilapias and catfishes. Lead producers of farmed salmonids are Norway, Chile, Faroe, Canada and Scotland, stimulated by increasing global demand and market. However, over the last 2 years, production has been declining, occasioned by effects of diseases as well as rising feed costs. Over the last year, production has declined sharply due to effects of covid-19. This chapter reviews the species in culture, systems of culture, environmental footprints of salmon culture, and market trends in salmon culture. Burden of diseases, especially Infectious pancreatic Necrosis, Infectious salmon anemia and furunculosis, as well as high cost of feed formulation, key challenges curtailing growth of the salmon production industry, are discussed. A review is made of the international salmon genome sequencing effort, selective breeding for disease resistance, and the use of genomics to mitigate challenges of diseases that stifle higher production of salmonids globally.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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 ».