Quantifying key parameters related to the life cycle of <i>Caligus rogercresseyi</i>
Notice bibliographique
Résumé
The salmon louse Caligus rogercresseyi (Boxshall and Bravo 2000) is a common ectoparasite of farmed salmonids in Chile. Sea lice can negatively impact the growth of hosts, adversely affecting aquaculture productivity. Unlike Lepeophtheirus salmonis (Krøyer, 1838), whose life cycle parameters have been well studied due to its importance in the Northern Hemisphere, for C. rogercresseyi no single source exists that quantifies the parameters required to model this ectoparasite's life cycle. Given that different species of sea lice have substantially different biological characteristics, it is important to parameterize the life cycle of C. rogercresseyi using appropriate observational data, rather than simply trying to adapt parameters developed for L. salmonis. Using data from existing literature, we quantified the development and survival rates for each stage in the C. rogercresseyi life cycle. We illustrate how development rates are affected by water temperature and explore the important impacts of salinity on rates of survival. We present equations that can be used to model development periods and survival proportions given certain water temperature and salinity profiles. While key parameters to quantitatively model the life cycle of C. rogercresseyi are presented, further research is required to adequately model the complete population dynamics of this ectoparasite on Chilean salmon farms and consequently to support decision-making to achieve effective control and mitigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».