Monitoring and potential control of sea lice using an LED-based light trap
Notice bibliographique
Résumé
Sea lice are ectoparasitic copepods that threaten salmon farming aquaculture and the viability of wild salmon populations. To control infestations on farmed salmon, several chemotherapeutants have been developed, but these are invasive (often causing fish stress and loss in production), costly, may induce parasite resistance over time, and their impact on the environment is a major social concern. Here, we show that a light-emitting diode (LED)-based light trap can be used to monitor sea lice presence on fish and in the water. The performance of the light trap was tested in experimental tanks and in the ocean. Plankton net tows were also performed to compare catches with those from light traps. The light trap caught ~70% of salmon lice larval stages loaded onto a tank and ~24% of the adults. It also acted as a delousing agent by removing ~8% of adult salmon lice infective on Chinook salmon ( Oncorhynchus tshawytscha ) smolts in tank experiments. In the ocean, the light trap caught 21 sea lice (10 Lepeophtheirus salmonis and 11 Caligus clemensi ), comprising free-swimming and attached stages, while plankton net tows failed to capture any. We conclude that light traps constitute an effective, noninvasive, environmentally friendly method to monitor sea lice.
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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 | 0,001 | 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 ».