Rearing unit-level factors associated with bacterial gill disease treatment in two Ontario, Canada government salmonid hatcheries
Notice bibliographique
Résumé
Early-rearing salmonids in Ontario Ministry of Natural Resources (OMNR) fish hatcheries have been consistently affected by bacterial gill disease (BGD) (causative agent: Flavobacterium branchiophilum) for many years. Separate retrospective epidemiological investigations of BGD treatments at two OMNR fish hatcheries (Hatcheries A and B) for the 1999 production year were conducted using on-site hatchery records. Both investigations were carried out at the rearing unit-level, with early-rearing (<9 months of age) "tank-lot" as the unit of analysis to identify unique fish populations over time. Multivariable repeated measures logistic regression models were created for both hatchery datasets, controlling for lot-level and species effects. For Hatchery A, the species brook trout (Salvelinus fontinalis) and brown trout (Salmo trutta) were significantly associated with BGD treatment, as well as lower water exchange rate, and higher feeding and mortality percentages during the 2 weeks previous to BGD treatment. At Hatchery B, the species brook trout (S. fontinalis) and splake (Salvelinus namaycush x S. fontinalis) were significantly associated with BGD treatment, as well as lower individual fish weights and treatment for BGD during the previous week. These results emphasize the importance of water quality, feeding rate, fish size and prior mortality on the development of BGD. Significant hatchery and species effects were evident, and future observational research on BGD must account for these factors in their design and analysis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».