Role of disease in abundance of a Pacific herring (<i>Clupea pallasi</i>) population
Notice bibliographique
Résumé
Disease significantly affects population abundance of Pacific herring (Clupea pallasi). Comprehensive epidemiological study of the Pacific herring population of Prince William Sound, Alaska, U.S.A., from 1994 to 2000 included complete necropsy examination of 230500 fish each spring and 40160 fish each fall (total n = 2983 fish). Mortality is best estimated, through modifications of an age-structured assessment model, using a disease index that combines the prevalence of viral hemorrhagic septicemia virus (VHSV) with the prevalence of ulcers. Risk factors for an epidemic include poor body condition and abundant recruitment before spawning in the spring. Prevalence of the pathogen Ichthyophonus hoferi increased as fish aged, but changes in I. hoferi prevalence were not related to changes in population abundance. Disease that caused an epidemic in 1998 (VHSV and ulcers) nearly disappeared from the population when changes in abundance were detected by traditional stock assessment methods in 1999. Disease significantly affects recruitment the two lowest recruitment estimates on record, in 1994 and 1999, followed increased natural mortality of adults in 1993 and 1998.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».