Latitudinal drivers of oyster mortality: deciphering host, pathogen and environmental risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Diseases pose an ongoing threat to aquaculture, fisheries and conservation of marine species, and determination of risk factors of disease is crucial for management. Our objective was to decipher the effects of host, pathogen and environmental factors on disease-induced mortality of Pacific oysters (Crassostrea gigas) across a latitudinal gradient. We deployed young and adult oysters at 13 sites in France and we monitored survival, pathogens and environmental parameters. The young oysters came from either the wild collection or the hatchery while the adults were from the wild only. We then used Cox regression models to investigate the effect of latitude, site, environmental factors and origin on mortality risk and to extrapolate this mortality risk to the distribution limits of the species in Europe. We found that seawater temperature, food level, sea level atmospheric pressure, rainfall and wind speed were associated with mortality risk. Their effect on hatchery oysters was generally higher than on wild animals, probably reflecting that hatchery oysters were free of Ostreid herpesvirus 1 (OsHV-1) whereas those from the wild were asymptomatic carriers. The risk factors involved in young and adult oyster mortalities were different, reflecting distinct diseases. Mortality risk increases from 0 to 90% with decreasing latitude for young hatchery oysters, but not for young wild oysters or adults. Mortality risk was higher in wild oysters than in hatchery ones at latitude > 47.6°N while this was the opposite at lower latitude. Therefore, latitudinal gradient alters disease-induced mortality risk but interacts with the initial health status of the host and the pathogen involved. Practically, we suggest that mortality can be mitigated by using hatchery oysters in north and wild collected oysters in the south.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».