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Record W7133269183

Risques génétiques associés à la pisciculture de la morue charbonnière

2025· other· fr· W7133269183 on OpenAlexaboutno aff
Pêches et Océans Canada, Fisheries and Oceans Canada

Bibliographic record

VenueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationStock (firearms)Environmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pisciculture de la morue charbonnière (Anoplopoma fimbria) est actuellement limitée à trois installations marines en Colombie-Britannique (C.-B.) qui ont chacune reçu un permis de six ans délivré le 1er juillet 2024. Comme pour toutes les espèces d’élevage, le prélèvement de morues charbonnières sauvages dans une population pour constituer un stock de géniteurs et le rejet par inadvertance d’individus issus de l’élevage dans une population peuvent présenter des risques génétiques pour la viabilité à long terme de l’espèce. Par exemple, les poissons en captivité et sauvages peuvent être génétiquement ou épigénétiquement différents, de sorte que le flux génétique des populations reproduites ou élevées en captivité vers les populations naturelles peut avoir un effet négatif sur la valeur adaptative dans la nature. L’ampleur de ces risques génétiques potentiels dépend souvent du contexte et de l’espèce, et les risques génétiques n’ont pas encore été officiellement évalués pour la pisciculture de la morue charbonnière en Colombie-Britannique. La compréhension des risques génétiques associés à la pisciculture marine de la morue charbonnière est un facteur important de la poursuite de cette pratique d’une manière défendable sur le plan scientifique dans la province. Actuellement, les activités de pisciculture de la morue charbonnière en Colombie-Britannique consistent à prélever des individus d’origine sauvage pour le stock de géniteurs et à produire des descendants de première ou de deuxième génération élevés en captivité, sans relâcher intentionnellement des individus en captivité dans la nature. La sélection naturelle qui s’exerce généralement dans la nature est réduite en captivité, et la sélection artificielle ou de domestication peut entraîner une évolution des caractères qui serait sous-optimale dans le milieu naturel. De ce fait, ces différences peuvent être néfastes pour les populations sauvages si des individus évadés par inadvertance introduisent des variations génétiques désavantageuses dans les habitats naturels. L’ampleur des risques génétiques associés au prélèvement de stocks de géniteurs et à la domestication dépend à la fois des pratiques piscicoles particulières et de la biologie de l’espèce d’élevage. De nombreuses études ont démontré que le flux génétique des populations en captivité vers les populations sauvages se fait souvent au détriment de la valeur adaptative dans la nature. Toutefois, la majorité de ces travaux sur les poissons se sont concentrés sur les salmonidés, en particulier le saumon atlantique (Salmo salar), dont les populations sont fortement structurées sur le plan génétique. Contrairement aux salmonidés, les populations de morues charbonnières sont bien répandues et relativement peu structurées, ce qui laisse supposer que les risques génétiques associés à la pisciculture de cette espèce pourraient être relativement faibles. En 2022, l’état du stock de morue charbonnière en Colombie-Britannique se situait dans la zone saine (MPO 2009; MPO 2023). La division de la Gestion de l’aquaculture de Pêches et Océans Canada (MPO) a demandé à la direction des Sciences de fournir un avis sur les risques génétiques associés à la pisciculture marine de la morue charbonnière avec les pratiques actuelles et avec un éventuel scénario dans lequel les stocks de géniteurs ne seraient plus d’origine sauvage. L’évaluation et l’avis découlant de ce processus de réponse des Sciences du Secrétariat canadien des avis scientifiques (SCAS) serviront à appuyer les prochaines prises de décision relatives à la pisciculture de la morue charbonnière. Les objectifs précis de cet examen sont les suivants : 1. Examiner les connaissances actuelles sur la génétique des populations sauvages de morues charbonnières en Colombie-Britannique. 2. Documenter les risques génétiques pour la morue charbonnière sauvage causés par l’élevage en captivité d’individus destinés à la récolte. 3. Évaluer ces risques génétiques pour les populations sauvages compte tenu des pratiques actuelles de pisciculture de la morue charbonnière en Colombie-Britannique. 4. Évaluer la façon dont les risques génétiques pourraient changer si les pratiques actuelles de pisciculture de la morue charbonnière passaient de l’utilisation de stocks de géniteurs sauvages à des stocks de géniteurs en captivité. Le présent rapport ne cherche pas à fournir une évaluation des risques liés à la pisciculture de la morue charbonnière. Il sert plutôt à résumer la compréhension actuelle de la génétique et de la structure des populations de morues charbonnières en Colombie-Britannique, à déterminer les risques génétiques directs des activités piscicoles pour les populations sauvages de l’espèce et à comparer ces risques génétiques à ceux associés à l’élevage d’autres espèces de poissons (p. ex. le saumon atlantique). Enfin, le présent rapport met en évidence des lacunes dans les données qui limitent la certitude de l’évaluation des risques génétiques de la pisciculture pour cette espèce. La présente réponse des Sciences découle de l’examen par les pairs régional du 30 octobre 2024 sur les Risques génétiques associés à l’aquaculture de la morue charbonnière en Colombie-Britannique, au Canada.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.939
Threshold uncertainty score0.122

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
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