Salmon Aquaculture and Antimicrobial Resistance in the Marine Environment
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobials used in salmon aquaculture pass into the marine environment. This could have negative impacts on marine environmental biodiversity, and on terrestrial animal and human health as a result of selection for bacteria containing antimicrobial resistance genes. We therefore measured the numbers of culturable bacteria and antimicrobial-resistant bacteria in marine sediments in the Calbuco Archipelago, Chile, over 12-month period at a salmon aquaculture site approximately 20 m from a salmon farm and at a control site 8 km distant without observable aquaculture activities. Three antimicrobials extensively used in Chilean salmon aquaculture (oxytetracycline, oxolinic acid, and florfenicol) were studied. Although none of these antimicrobials was detected in sediments from either site, traces of flumequine, a fluoroquinolone antimicrobial also widely used in Chile, were present in sediments from both sites during this period. There were significant increases in bacterial numbers and antimicrobial-resistant fractions to oxytetracycline, oxolinic acid, and florfenicol in sediments from the aquaculture site compared to those from the control site. Interestingly, there were similar numbers of presumably plasmid-mediated resistance genes for oxytetracycline, oxolinic acid and florfenicol in unselected marine bacteria isolated from both aquaculture and control sites. These preliminary findings in one location may suggest that the current use of large amounts of antimicrobials in Chilean aquaculture has the potential to select for antimicrobial-resistant bacteria in marine sediments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».