Multivariate evaluation of the effectiveness of treatment efficacy of cypermethrin against sea lice (Lepeophtheirus salmonis) in Atlantic salmon (Salmo salar)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sea louse Lepeophtheirus salmonis is the most important ectoparasite of farmed Atlantic salmon (Salmo salar) in Norwegian aquaculture. Control of sea lice is primarily dependent on the use of delousing chemotherapeutants, which are both expensive, and toxic to other wildlife. The method most commonly used for monitoring treatment effectiveness relies on measuring the percentage reduction in the mobile stages of Lepeophtheirus salmonis only. However, this does not account for changes in the other sea lice stages and may result in misleading or incomplete interpretation regarding the effectiveness of treatment. With the aim of improving the evaluation of delousing treatments, we explored multivariate analyses of bath treatments using the topical pyrethroid, cypermethrin, in salmon pens at five Norwegian production sites. RESULTS: Conventional univariate analysis indicated reductions of over 90% in mobile stages at all sites. In contrast, multivariate analyses indicated differing treatment effectiveness between sites (p-value < 0.01) based on changes in the proportion and abundance of the chalimus and PAAM (pre-adult and adult males) stages. Low water temperatures and shortened intervals between sampling after treatment may account for the differences in the composition of chalimus and PAAM stage groups following treatment. Using multivariate analysis, such factors could be separated from those which were attributable to inadequate treatment or chemotherapeutant failure. CONCLUSIONS: Multivariate analyses for evaluation of treatment effectiveness against multiple life cycle stages of L. salmonis yield additional information beyond that derivable from univariate methods. This can aid in the identification of causes of apparent treatment failure in salmon aquaculture.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».