Sea lice treatments, management practices and sea lice sampling methods on Atlantic salmon farms in the Bay of Fundy, New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Proper monitoring of all stages of sea lice is imperative to ensure the strategic timing of treatments. Although sea lice receive close attention and management for production purposes, there are no regulations for the reporting of lice burdens on salmon farms in Atlantic Canada, nor are there officially standardized protocols for conducting sea lice counts in the field. The purpose of this study was to complete a survey of Atlantic salmon farms in the Bay of Fundy, NB, Canada. The survey addressed many aspects of sea lice monitoring and control, including methods for sea lice sampling at the site, types of treatments administered for control of sea lice and management practices and decisions regarding the control of sea lice. A total of 83 surveys were completed from July to December 2002. Twelve of the 60 respondents owned and/or operated more than one site and completed a survey for each of their sites at the time of the interview. The position of individuals surveyed included 48 site managers (representing 63 sites), three site owners (representing 11 sites), eight individuals who were both owner and manager (representing nine sites) and one site veterinarian (representing one site). Surveys were completed on 30 sites from the Limekiln Bay and surrounding areas, 23 sites from Grand Manan Island, 18 sites from Deer Island, six sites from Campobello Island and six sites from Passamaquoddy Bay. Fish farmers, in concert with their veterinarians, generally perform intensive monitoring and control practices. However, there is a continued reliance on emamectin benzoate (SLICE®) for sea lice control on Atlantic salmon farms in the Bay of Fundy, which raises concerns regarding the potential for sea lice to develop resistance to the drug.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».