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Enregistrement W2085052279 · doi:10.1111/j.1365-2761.2007.00792.x

Spatial and non‐spatial risk factors associated with cage‐level distribution of infectious salmon anaemia at three Atlantic salmon, <i>Salmo salar</i> L., farms in Maine, USA

2007· article· en· W2085052279 sur OpenAlexaff
Lori Gustafson, S Ellis, T Robinson, Frank Marenghi, Pauline T. Merrill, Leighanne Hawkins, C Giray, B.A. Wagner

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Diseases · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensCooke Aquaculture (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmoBiologyStockingPredationLogistic regressionFisheryHatcheryAquacultureSpatial distributionVeterinary medicineAnimal husbandryZoologyEcologyFish <Actinopterygii>Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of infectious salmon anaemia (ISA) was examined among 80 cages from three Atlantic salmon grow-out farms in Maine, USA that were stocked with smolts from a single hatchery. Cage-level disease was broadly defined as one or more moribund fish testing positive for infectious salmon anaemia virus (ISAV) by RT-PCR and a second confirmatory test (IFAT, culture or genotype sequence). Spatio-temporal and cage-level risks were explored using logistic regression and survival analysis. Non-spatial risk factors associated with ISA, or shortened survival time to disease, included increased predation, trucking company choice for smolt transfers, a finely-sedimented benthic substrate, and smaller average size of smolts at stocking. Univariable analysis identified the time-dependent spatial factor 'adjacency to newly infected cages' to be predictive of new infection in neighbouring cages 11-12 weeks later. However, none of the spatial factors, or their lags retained relevance in multiple-variable models. The results suggest a diffuse distribution of virus exposure throughout infected sites, with host-susceptibility factors probably influencing disease manifestation in individual cages. The narrow focus of the current study may limit application of the findings to other sites and year-classes. However, these data support the relevance of husbandry efforts to optimize fish health in regions affected by ISAV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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