Water temperature regimes affect cataract development in smolting Atlantic salmon, <i>Salmo salar</i> L.
Notice bibliographique
Résumé
The effect of fluctuation in water temperature during the freshwater rearing stage on cataract development in Atlantic salmon was investigated. Presmolts were exposed to either constant low or high temperatures, or high temperature with cold‐water fluctuations. Temperature fluctuations caused the fastest growth rate and most severe cataracts, whilst low temperature resulted in slow growth and minor cataracts. The fish were then individually marked and maintained together in a seawater net pen for 7 months. Cataract progressed in all groups, fish from the low temperature group showed the fastest subsequent growth, and developed cataracts to the same degree as fish from the other groups. There were no statistically significant differences in selenium‐dependent glutathione peroxidase levels in pooled samples of aqueous humour, lens and plasma from fish with or without cataract, except from the last freshwater samples, where cataractous fish showed lower plasma activity. Plasma cortisol and glucose levels did not differ, nor did whole eye riboflavin levels. Higher concentrations of some free amino acids in whole eyes were found in fish with cataract. This study shows that fluctuation in water temperature may cause both increased growth rate and cataract development in Atlantic salmon and that cataract development initiated in the freshwater rearing phase continues after transfers to seawater.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».