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Enregistrement W2806335533 · doi:10.1038/s41598-018-22458-8

Association between sea lice (Lepeophtheirus salmonis) infestation on Atlantic salmon farms and wild Pacific salmon in Muchalat Inlet, Canada

2018· article· en· W2806335533 sur OpenAlexafffundabout
Omid Nekouei, Raphaël Vanderstichel, Krishna K. Thakur, Gabriel Arriagada, Thitiwan Patanasatienkul, Patrick Whittaker, Barry Milligan, Lance Stewardson, Crawford W. Revie

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensCermaq (Canada)Grieg Seafood (Canada)University of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésLepeophtheirusInfestationFisheryBiologyAquacultureAbundance (ecology)InletFish <Actinopterygii>Oceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth in salmon aquaculture over the past two decades has raised concerns regarding the potential impacts of the industry on neighboring ecosystems and wild fish productivity. Despite limited evidence, sea lice have been identified as a major cause for the decline in some wild Pacific salmon populations on the west coast of Canada. We used sea lice count and management data from farmed and wild salmon, collected over 10 years (2007-2016) in the Muchalat Inlet region of Canada, to evaluate the association between sea lice recorded on salmon farms with the infestation levels on wild out-migrating Chum salmon. Our analyses indicated a significant positive association between the sea lice abundance on farms and the likelihood that wild fish would be infested. However, increased abundance of lice on farms was not significantly associated with the levels of infestation observed on the wild salmon. Our results suggest that Atlantic salmon farms may be an important source for the introduction of sea lice to wild Pacific salmon populations, but that the absence of a dose response relationship indicates that any estimate of farm impact requires more careful evaluation of causal inference than is typically seen in the extant scientific literature.

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)0,001
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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