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Enregistrement W2398553648 · doi:10.1139/cjfas-2015-0444

Quantifying the influence of salinity and temperature on the population dynamics of a marine ectoparasite

2016· article· en· W2398553648 sur OpenAlexaffvenue
Maya L. Groner, Gregor McEwan, Erin E. Rees, G. Gettinby, Crawford W. Revie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesScottish Government
Mots-clésSalinityBiologyLouseEstuaryPopulationEcologyPopulation modelFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea lice are common ectoparasites of farmed and wild salmonids and can cause substantial morbidity and mortality in their hosts. While sea lice infections are common in estuarine areas with variable salinity, the effects of salinity on population dynamics are poorly understood. We used existing literature to parameterize salinity-dependent logistic mortality curves for different life stages of sea lice. We then used population matrix models to characterize the effects of temperature and salinity on sea louse population growth. Our models showed that low salinity decreases survival, while low temperature retards sea louse development. In contrast with the linear effects of temperature on sea louse development, salinity has a nonlinear effect on sea louse survival; values below 20 psu cause mortality, while values above 20 psu have little effect on survival. Simulations showed that sea louse population growth can be greatest in zones that are intermediate between estuarine and oceanic. In these cases population growth is not limited by the low salinities found in more estuarine sites or the low temperatures found in more oceanic sites.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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