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Enregistrement W2139989113 · doi:10.1093/icesjms/fsq189

Sources of variability in prevalence and distribution of bitter crab disease in snow crab (Chionoecetes opilio) along the northeast coast of Newfoundland

2011· article· en· W2139989113 sur OpenAlexaffabout
Darrell Mullowney, Earl G. Dawe, J. Frank Morado, Richard J. Cawthorn

Notice bibliographique

RevueICES Journal of Marine Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDinoflagellateSnowFisheryBiologyAbiotic componentDistribution (mathematics)Host (biology)EcologyOceanographyGeographyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mullowney, D. R., Dawe, E. G., Morado, J. F., and Cawthorn, R. J. 2011. Sources of variability in prevalence and distribution of bitter crab disease in snow crab (Chionoecetes opilio) along the northeast coast of Newfoundland. – ICES Journal of Marine Science, 68: . Bitter crab disease (BCD), caused by a parasitic dinoflagellate of the genus Hematodinium, is a source of mortality in Newfoundland and Labrador snow crab (Chionoecetes opilio). Prevalence and distribution patterns have been spatially and temporally variable since the discovery of BCD in 1990, and controlling factors are poorly understood. Data from a long-term trap survey in two bays along the northeast coast of Newfoundland are analysed, investigating the influences and interactions of various biotic and abiotic factors over BCD. Factors examined include host size and density, temperature, salinity, and depth. The density of small to medium-sized snow crabs was directly related to prevalence and distribution of BCD, whereas all other factors had either an indirect or no effect. Further, much of the spatio-temporal variability in disease expression is a function of variability in host productivity, growth, and movement. The study also considers the impacts BCD can exert on the commercial fishery, and the potential for predicting intermediate to long-term recruitment potential based on BCD prevalence levels.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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