Research Before Policy: Identifying Gaps in Salmonid Welfare Research That Require Further Study to Inform Evidence-Based Aquaculture Guidelines in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture is a growing industry worldwide and Canadian finfish culture is dominated by marine salmonid farming. In part due to increasing public and stakeholder concerns around fish welfare protection, the first-ever Canadian Code of Practice for the Care and Handling of Farmed Salmonids was recently completed, following the National Farm Animal Care Council's (NFACC) rigorous Code development process. During this process, both the Scientific (responsible for reviewing existing literature and producing a peer-reviewed report that informs the Code) and Code Development (a diverse group of stakeholders including aquaculture producers, fish transporters, aquaculture veterinarians, animal welfare advocates, food retailers, government, and researchers) Committees identified research gaps in tandem, as they worked through the literature on salmonid physiology, health, husbandry, and welfare. When those lists are combined with the results of a public "top-of-mind" survey conducted by NFACC, they reveal several overlapping areas of scientific, stakeholder, and public concern where scientific evidence is currently lacking: (1) biodensity; (2) health monitoring and management, with a focus on sea lice infection prevention and management; (3) feed quality and management, particularly whether feed restriction or deprivation has consequences for welfare; (4) enclosure design, especially focused on environmental enrichment provision and lighting design; and (5) slaughter and euthanasia. For each of these five research areas, we provide a brief overview of current research on the topic and outline the specific research gaps present. The final section of this review identifies future research avenues that will help address these research gaps, including using existing paradigms developed by terrestrial animal welfare researchers, developing novel methods for assessing fish welfare, and the validation of new salmonid welfare indices. We conclude that there is no dearth of relevant research to be done in the realm of farmed salmonid welfare that can support crucial evidence-based fish welfare policy development.
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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».