Spatial connectivity and marine disease dispersal: missing links in aquaculture carrying capacity debates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One major societal challenge is meeting the constantly increasing demand for (sea)food in a sustainable way. With marine aquaculture on the rise, it is crucial to define limits to aquaculture growth in order to ensure ocean health. Along these lines, the concept of aquaculture carrying capacity (CC) is increasingly intersected with the principles of the ecosystem approach to aquaculture. Its primary aims are to estimate sustainable production potential and limits of locally defined regions. However, the ocean is a fluid environment, subject to large- and small-scale dynamics, including ocean currents, tidal fluctuations, and human action. These dynamics introduce spatial connectivity between aquaculture sites and more distant ecosystems than considered in current CC estimates. We argue that far-reaching effects of aquaculture on the ocean, such as introduction and spread of invasive species and marine diseases, are thus underestimated when providing recommendations. Marine diseases can impact biodiversity, society, and overall ocean health and it is imperative to guide aquaculture development to reduce the risk of marine disease dispersal. We, therefore, suggest to embrace spatial ocean connectivity into the CC concept by using hydrodynamic modelling and dispersal simulations as high-throughput methods to estimate potential impact areas and provide risk assessments. In this work, we focus on the example of dispersing infectious diseases in bivalve farming and discuss ecological as well as social consequences of spatial connectivity. Both are applicable to a wide range of organisms and marine aquaculture systems internationally. Summary The concept of aquaculture carrying capacity (CC) aims at defining sustainable limits to aquaculture growth in order to ensure ocean health. Usually, estimations are based on locally defined regions and on the farm-scale. However, interactions of aquaculture with the ocean can have far-reaching effects, such as introduction and spread of invasive species and marine diseases. The ocean is a fluid environment, subject to large- and small-scale dynamics that introduce spatial connectivity between aquaculture sites and more distant ecosystems than considered in current CC estimates. We, therefore, suggest to embrace spatial ocean connectivity into the CC concept by using hydrodynamic modelling and dispersal simulations as high-throughput methods to estimate potential impact areas and provide risk assessments. Here, we focus on the example of dispersing infectious diseases in bivalve farming and discuss ecological as well as social consequences of spatial connectivity. Both are applicable to a wide range of organisms and marine aquaculture systems internationally.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».