Ochre star mortality during the 2014 wasting disease epizootic: role of population size structure and temperature
Notice bibliographique
Résumé
Over 20 species of asteroids were devastated by a sea star wasting disease (SSWD) epizootic, linked to a densovirus, from Mexico to Alaska in 2013 and 2014. For Pisaster ochraceus from the San Juan Islands, South Puget Sound and Washington outer coast, time-series monitoring showed rapid disease spread, high mortality rates in 2014, and continuing levels of wasting in the survivors in 2015. Peak prevalence of disease at 16 sites ranged to 100%, with an overall mean of 61%. Analysis of longitudinal data showed disease risk was correlated with both size and temperature and resulted in shifts in population size structure; adult populations fell to one quarter of pre-outbreak abundances. In laboratory experiments, time between development of disease signs and death was influenced by temperature in adults but not juveniles and adult mortality was 18% higher in the 19 °C treatment compared to the lower temperature treatments. While larger ochre stars developed disease signs sooner than juveniles, diseased juveniles died more quickly than diseased adults. Unusual 2-3 °C warm temperature anomalies were coincident with the summer 2014 mortalities. We suggest these warm waters could have increased the disease progression and mortality rates of SSWD in Washington State.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».