<i>Flavobacterium columnare</i> : an important contributing factor to fish die-offs in southern lakes of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
During June and July 2012, Buffalo Pound Lake and Blackstrap Lake in Saskatchewan, Canada were visited biweekly and surveyed for sick and dying fish. During this investigation, 2 fish kills were identified. Buffalo Pound experienced a large die-off of yellow perch (Perca flavascens) in June, while Blackstrap experienced a die-off of lake whitefish (Coregonus clupeaformis) in July. In excess of 50 fish were examined for gross lesions at each lake, and dead and moribund fish consistently had 1 or more of the following lesions: multifocal petechial cutaneous hemorrhage, skin ulceration, or branchial necrosis. Of these, 17 fish were collected for necropsy, and major tissues were submitted for histology. Aerobic bacterial culture was performed on 16 out of 17 fish. In 7 out of 8 (88%) yellow perch, the body wall had multiple areas of pale discoloration that corresponded to erosion and ulceration of the skin. Seven out of 8 (88%) whitefish had severe necrotizing branchiitis, and 8 out of 8 (100%) had severe epicardial parasitism, consistent with Ichthyocotylurus erraticus. Wet mounts of skin and gill lesions demonstrated filamentous bacteria with gliding motility, which often formed haystack-like arrangements. Flavobacterium columnare and Aeromonas hydrophila were cultured from skin and gill lesions of all fish. Based on the characteristic appearance and distribution of lesions, mortality was attributed to columnaris disease with secondary infection with A. hydrophila. The current study demonstrates that columnaris disease is an important contributor to fish kills in southern Saskatchewan lakes. However, further research is needed to determine what role environmental factors play in outbreaks of columnaris disease in prairie lakes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».