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Enregistrement W2903464238 · doi:10.1186/s13071-018-3189-6

Parasitic sea louse infestations on wild sea trout: separating the roles of fish farms and temperature

2018· article· en· W2903464238 sur OpenAlex
Knut Wiik Vollset, Lars Qviller, Bjørnar Skår, Bjørn T. Barlaup, Ian R. Dohoo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensHealth PEI
Organismes subventionnairesMiljødirektoratetNorges ForskningsrådHavforskningsinstituttet
Mots-clésBiologyLouseTroutInfestationLepeophtheirusFisherySea bassFish farmingAquacultureEcologyFish <Actinopterygii>Agronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The causal relation between parasitic sea lice on fish farms and sea lice on wild fish is a controversial subject. A specific scientific debate has been whether the statistical association between infestation pressure (IP) from fish farms and the number of parasites observed on wild sea trout emerges purely because of a confounding and direct effect of temperature (T). METHODS: We studied the associations between louse infestation on wild sea trout, fish farm activity and temperature in an area that practices coordinated fallowing in Nordhordland, Norway. The data were sampled between 2009 and 2016. We used negative binomial models and mediation analysis to determine to what degree the effect of T is mediated through the IP from fish farms. RESULTS: The number of attached lice on sea trout increased with the T when the IP from fish farms was high but not when the IP was low. In addition, nearly all of the effect of rising T was indirect and mediated through the IP. Attached lice remained low when neighbouring farms were in the first year of the production cycle but rose substantially during the second year. In contrast to attached lice, mobile lice were generally seen in higher numbers at lower water temperatures. Temperature had an indirect positive effect on mobile louse counts by increasing the IP which, in turn, raised the sea trout louse counts. Mobile louse counts rose steadily during the year when neighbouring farms were in the first year of the production cycle and stayed high throughout the second year. CONCLUSIONS: The estimates of the IP effect on louse counts along with the clear biennial pattern emerging due to the production cycle of fish farms clearly indicate that fish farms play an important role in the epidemiology of sea lice on wild sea trout. Furthermore, the mediation analysis demonstrates that a large proportion of the effect of T on louse counts is mediated through IP.

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.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,594

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,297 · 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