A gap analysis on modelling of sea lice infection pressure from salmonid farms. II. Identifying and ranking knowledge gaps: output of an international workshop
Notice bibliographique
Résumé
Sea lice are a major health hazard for farmed Atlantic salmon in Europe, and their impact is felt globally. Given the breadth of ongoing research in sea lice dispersal and population modelling, and focus on research-led adaptive management, we brought experts together to discuss research knowledge gaps. Gaps for salmon lice infection pressure from fish farms were identified and scored by experts in sea lice-aquaculture-environment interactions, at an international workshop in 2021. The contributors included experts based in Scotland, Norway, Ireland, Iceland, Canada, the Faroe Islands, England and Australia, employed by governments, industry, universities and non-government organisations. The workshop focused on knowledge gaps underpinning 5 key stages in salmon lice infection pressure from fish farms: larval production; larval transport and survival; exposure and infestation of new hosts; development and survival of the attached stages; and impact on host populations. A total of 47 research gaps were identified; 5 broad themes emerged with 13 priority research gaps highlighted as important across multiple sectors. The highest-ranking gap called for higher quality and frequency of on-farm lice count data, along with better sharing of information across sectors. We highlight the need for synergistic international collaboration to maximise transferable knowledge. Round table discussions through collaborative workshops provide an important forum for experts to discuss and agree research priorities.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».