Modeling shell disease in American lobster (<i>Homarus americanus</i>) as individual-based health trajectories
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of epizootic shell disease in American lobsters (Homarus americanus) has presented many new challenges to understanding the interface between disease and the management of the lobster fishery. While a variety of the potentially causative and correlative factors for shell disease have been explored, a clear etiological agent remains elusive. The recency of this disease and the lack of identifiable causal agents have hindered the development of conceptual models that can yield testable predictions. Here, a model originally developed for human–parasite interactions was applied to lobster shell disease as a means to unify the broad experimental and field observations. The model is a graphical means to understand the onset and severity of shell disease and is a function of the length of the molt cycle and the rate of the decrease of health both before and after lesion formation as a function of bacterial abundance and pathogenicity. The model also accounts for shell hardening and passive and active portals of entry for the bacteria. The timing for a conceptual understanding of the epidemiology of shell disease is critical because its prevalence is increasing in key fishing areas. Ideally, such a model will help researchers create hypothesis-driven predictive experiments from which we can further our understanding of an important disease to a critical member of the Gulf of Maine ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».