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Enregistrement W2100409115 · doi:10.1139/f10-105

Evidence of farm-induced parasite infestations on wild juvenile salmon in multiple regions of coastal British Columbia, Canada

2010· article· en· W2100409115 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael H. H. Price, Alexandra Morton, John D. Reynolds

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensRaincoast Conservation FoundationSimon Fraser UniversityVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepeophtheirusOncorhynchusBiologyJuvenileFisheryLouseFishingEcologyAbundance (ecology)AquacultureFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmon farms are spatially concentrated reservoirs of fish host populations that can disrupt natural salmonid host–parasite dynamics. Sea lice frequently infect farm salmon and parasitize sympatric wild juvenile salmonids, with negative impacts on survival in Europe and Pacific Canada. We examined louse parasitism of wild juvenile chum salmon ( Oncorhynchus keta ) and pink salmon ( Oncorhynchus gorbuscha ) from three salmon farming regions in British Columbia (Finlayson, Broughton Archipelago, and Georgia Strait). We compared sites of low and high exposure to farms and included an area without farms (Bella Bella) to assess baseline infection levels. Louse prevalence and abundance were lowest and most similar to natural baseline levels at low-exposure sites and highest at high-exposure sites in all farm regions. A significantly greater proportion of the lice were Lepeophtheirus salmonis at high-exposure sites. Exposure to salmon farms was the only consistently significant factor to explain the variation in prevalence data, with a secondary role played by salinity. Our results support the hypothesis that salmon farms are a major source of sea lice on juvenile wild salmon in salmon farming regions and underscore the importance of using management techniques that mitigate threats to wild stocks.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations36
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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