Evaluation of Three External Marking Methods of Farmed Atlantic Salmon for the Future Use of Differentiating it From Wild Atlantic Salmon
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated different external marking methods for farmed salmon to differentiate it from wild salmon without any special tools.Three marking methods were tested: 1) Adipose fin (AF) removal, 2) Freeze branding (FB) and, 3) Visible Implant Elastomer (VIE).Location of the marking method on the fish, combination of marking methods and degree of AF removal were tested in three experiments.Atlantic salmon parr weighing 20 g were marked either with individual marks or in combination of two.Further all the fish were also PIT tagged.They were kept in freshwater tanks for 4 months and later after smoltification, smolts were transferred to sea cages and kept for another 4 months.At the end of four (freshwater phase) and ten (sea cages) months, growth, survival and mark retention were recorded.All these methods had no significant effects on growth and survival compared to the control (no mark but only PIT tagged).Our results showed that of these methods, only complete removal of the adipose fin met the requirements for mark retention and was the cheapest and easiest method to automate.However, a larger commercial scale long-term testing of the AF clipping is required prior to implementing it.Further development of an automated fin clipping in combination with vaccination and an open discussion with consumers, buyers, and environmental groups are also warranted.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».