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Enregistrement W2112902831 · doi:10.1098/rspb.2012.2359

Impact of parasites on salmon recruitment in the Northeast Atlantic Ocean

2012· review· en· W2112902831 sur OpenAlexaff
Martin Krkošek, Crawford W. Revie, Patrick Gargan, Ove Skilbrei, Bengt Finstad, Christopher Todd

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepeophtheirusSalmoFisheryBiologyMarine ecosystemCrustaceanPopulationAquacultureEcosystemEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasites may have large effects on host population dynamics, marine fisheries and conservation, but a clear elucidation of their impact is limited by a lack of ecosystem-scale experimental data. We conducted a meta-analysis of replicated manipulative field experiments concerning the influence of parasitism by crustaceans on the marine survival of Atlantic salmon (Salmo salar L.). The data include 24 trials in which tagged smolts (totalling 283 347 fish; 1996-2008) were released as paired control and parasiticide-treated groups into 10 areas of Ireland and Norway. All experimental fish were infection-free when released into freshwater, and a proportion of each group was recovered as adult recruits returning to coastal waters 1 or more years later. Treatment had a significant positive effect on survival to recruitment, with an overall effect size (odds ratio) of 1.29 that corresponds to an estimated loss of 39 per cent (95% CI: 18-55%) of adult salmon recruitment. The parasitic crustaceans were probably acquired during early marine migration in areas that host large aquaculture populations of domesticated salmon, which elevate local abundances of ectoparasitic copepods-particularly Lepeophtheirus salmonis. These results provide experimental evidence from a large marine ecosystem that parasites can have large impacts on fish recruitment, fisheries and conservation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations158
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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