Variation in pre‐treatment count lead time and its effect on baseline estimates of cage‐level sea lice abundance
Notice bibliographique
Résumé
Treatment efficacy studies typically use pre-treatment sea lice abundance as the baseline. However, the pre-treatment counting window often varies from the day of treatment to several days before treatment. We assessed the effect of lead time on baseline estimates, using historical data (2010-14) from a sea lice data management programme (Fish-iTrends). Data were aggregated at the cage level for three life stages: (i) chalimus, (ii) pre-adult and adult male and (iii) adult female. Sea lice counts were log-transformed, and mean counts by lead time relative to treatment day were computed and compared separately for each life stage, using linear mixed models. There were 1,658 observations (treatment events) from 56 sites in 5 Bay Management Areas. Our study showed that lead time had a significant effect on the estimated sea lice abundance, which was moderated by season. During the late summer and autumn periods, counting on the day of treatment gave significantly higher values than other days and would be a more appropriate baseline estimate, while during spring and early summer abundance estimates were comparable among counts within 5 days of treatment. A season-based lead time window may be most appropriate when estimating baseline sea lice levels.
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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 | 0,000 | 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 ».