Determining the Effects of Environmental Events on Cultured Atlantic Salmon Behaviour Using 3-Dimensional Acoustic Telemetry
Notice bibliographique
Résumé
The health and welfare of farmed fish are highly dependent on environmental conditions. Under suboptimal conditions, the negative impact on welfare can cause changes in fish behaviour. Acoustic tags can provide high resolution and high frequency data to monitor fish positioning within the cage, which can be used to infer swimming behaviour. In this study, implanted acoustic tags were used to monitor the three-dimensional positioning of Atlantic salmon (Salmo salar) at a commercial farm in Nova Scotia, Canada. The one-month study period allowed the characterisation of background behaviour and changes in behaviour in relation to different environmental conditions, namely, water characteristics in terms of dissolved oxygen and temperature caused by the fall overturn, storm conditions, and feeding activity. The three-dimensional position of 15 fish was recorded using high temporal resolution (3 s). Fish movement was characterised by calculating four fish variables: distance from the centre of the cage [m], depth [m], velocity [ms−1], and turning angle [°]. The population swam in a counterclockwise swimming direction around 4 ± 2 m depth at an average speed of 0.61 ± 0.38 ms−1. After the fall overturn, the population moved significantly towards cage centre while decreasing velocity, and non-significant differences in depth and turning angle were observed. During feeding periods, a significant increase in depth and velocity, as well as a reduction in turning angle were observed. The storm event did not cause any significant change in the four fish variables. While some of the behavioural changes were difficult to assess with respect to causation, the high resolution, high frequency data provide unique detailed positioning information to further our understanding of the swimming behaviour of farmed fish.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».