Disease management mitigates risk of pathogen transmission from maricultured salmonids
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Notice bibliographique
Résumé
Open marine net pens facilitate virus and sea lice transfer, occasionally leading to infections and outbreaks of disease in farmed salmon. A review of 3 salmon pathogens (infectious salmon anaemia virus [ISAV], salmon alphavirus [SAV] and the salmon louse Lepeophtheirus salmonis) shows that increased risk of exposure to neighbouring farms is inversely related to distance from and directly related to biomass at the source of infection. Epidemiological techniques integrating data from oceanography, diagnostics and pathogen shedding rates and viability contribute to improved understanding of pathogen transmission pathways among farms and permit the designation of areas of risk associated with sources of infection. Occupation of an area of risk may increase the likelihood of exposure, infection and disease among susceptible fish. Disease mitigation in mariculture occurs at 2 scales: area-based (coordinated stocking, harvesting and fallowing) and farm-based (vaccination, early pathogen detection, veterinary prescribed treatments and depopulation or early harvest in the event of viral disease). Collectively, implementation of mitigation measures results in virus disease outbreaks of shorter duration with lower mortality and therefore reduces the likelihood of pathogen transmission. In contrast, the mitigation of sea lice transmission is less likely to be effective in some areas due to the loss of parasite sensitivity to therapeutants and to dissemination of larval lice when parasites occur below management thresholds. For wild populations, risk of pathogen spillback is estimated from farm-based epidemiological data; however, validation, particularly for ISAV and SAV, is required using direct surveillance.
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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) | 0,012 | 0,002 |
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 découle