Whirling disease in the Crowsnest River: an emerging threat to wild salmonids in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
We provide the first documented case of whirling disease (WD) impacts to wild, self-sustaining rainbow trout (RNTR, Oncorynchus mykiss) populations in Canada. Myxobolus cerebralis (Mc), the causative agent of WD, was first confirmed in Alberta in 2016. However, evidence of disease in local fish populations was unknown. Using a weight-of-evidence approach, we examined multiple parasite life cycle stages in the Crowsnest River, Alberta. Percentage of infected Tubifex tubifex worms actively shedding triactinomyxons (TAMs) exceeded known thresholds of Mc establishment and TAM densities instream exceeded thresholds known to cause ≥90% declines in RNTR populations. Mc was detected at 5 of 6 study sites in water, fish, and worms. Disease severity was highest in the lower watershed where 100% of sentinel fish tested positive for Mc 7 to 14 days post-exposure; up to 85% of wild fingerling RNTR showed clinical signs of disease and yearling trout were largely absent from the river suggesting reduced survival. Our findings indicate conditions necessary for outbreak of WD exist in Alberta, highlighting the need to consider this disease as an emerging threat to wild salmonid populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».