Release of live baitfish by recreational anglers drives fish pathogen introduction risk
Notice bibliographique
Résumé
Emerging diseases of wildlife are an existential threat to biodiversity, and human-mediated movements of live animals are a primary vector of their spread. Wildlife disease risk analyses offer an appealing alternative to precautionary approaches because they allow for explicit quantification of uncertainties and consideration of tradeoffs. Such considerations become particularly important in high-frequency invasion pathways with hundreds of thousands of individual vectors, where even low pathogen prevalence can lead to substantial risk. The purpose of this study was to examine the landscape-level dynamics of human behavior-mediated pathogen introduction risk in the context of a high-frequency invasion pathway. One such pathway is the use and release of live fish used as bait by recreational anglers. We used a stochastic risk assessment model parameterized by angler survey data from Minnesota, USA, to simulate one year of fishing in Minnesota and estimate the total number of risky trips for each of three pathogens: viral hemorrhagic septicemia virus, the microsporidian parasite Ovipleistophora ovariae, and the Asian fish tapeworm Schizocotyle acheilognathi. We assessed the number of introductions under four scenarios: current/baseline conditions, outbreak conditions (increased pathogen prevalence), source-focused control measures (decreased pathogen prevalence), and angler-focused control measures (decreased rates of release). We found that hundreds of thousands of introduction events can occur per year, even for regulated pathogens at low pathogen prevalence. Reducing the rate of illegal baitfish release had significant impact on risky trips in scenarios where a high number of anglers were involved, but was less impactful in circumstances with limited outbreaks and fewer affected anglers. In contrast, reducing pathogen prevalence in the source populations of baitfish had relatively little impact. In order to make meaningful changes in pathogen introduction risk, managers should focus efforts on containing local outbreaks and reducing illegal baitfish release to reduce pathogen introduction risk. Our study also demonstrates the risk associated with high-frequency invasion pathways and the importance of incorporating human behaviors into wildlife disease models and risk assessments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».