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Enregistrement W2017463855 · doi:10.1080/08927014.2011.594503

Aquaculture fouling: Efficacy of potassium monopersulphonate triple salt based disinfectant (Virkon® Aquatic) against<i>Ciona intestinalis</i>

2011· article· en· W2017463855 sur OpenAlexafffund
S. Christine Paetzold, Jeff Davidson

Notice bibliographique

RevueBiofouling · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesHealth CanadaAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésCiona intestinalisDisinfectantBiologyAquacultureBiofoulingMusselBiomass (ecology)TunicateFisheryToxicologyEcologyFish <Actinopterygii>Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing spread of invasive marine species and their detrimental effects on aquaculture operations globally, mitigation strategies need to be optimized to mitigate economic impacts. The efficacy of a potassium monopersulphonate triple salt based disinfectant used in the aquaculture industry (Virkon® Aquatic at 0.5-5%) was evaluated against the solitary tunicate Ciona intestinalis, as well as the susceptibility of three different age groups of C. intestinalis to the treatment and the effect of the disinfectant on mussel mortality. Younger C. intestinalis were most affected by all treatments, and almost all immersion applications significantly decreased the biomass of C. intestinalis compared to untreated plates. Disinfectant solutions of ≥ 1% reduced biomass below pre-treatment levels. Mussel mortality was low, especially for solutions <3%. C. intestinalis should be treated 4 weeks post-settlement to maximize antifouling treatment effects. Immersion in 3% disinfectant for 30 s reduced the biomass of C. intestinalis by up to 89% and would be feasible in field applications using existing treatment equipment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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