Imperfect Estimation of Lepeophtheirus salmonis Abundance and Its Impact on Salmon Lice Treatment on Atlantic Salmon Farms
Notice bibliographique
Résumé
Accurate monitoring of sea lice levels on salmon farms is critical to the efficient management of louse infestation, as decisions around whether and when to apply treatment depend on an estimation of abundance. However, as with all sampling, the estimated abundance of salmon lice through sampling salmon cannot perfectly represent the abundance on a given farm. While suggestions to improve the accuracy of lice abundance estimates have previously been made, the significance of the accuracy of such estimation has been poorly understood. Understanding the extent of error or bias in sample estimates can facilitate an assessment as to how influential this “imperfect” information will likely be on management decisions, and support methods to mitigate negative outcomes associated with such imperfect estimates. Here, we built a model of a hypothetical Atlantic salmon farm using ordinary differential equations and simulated salmon lice (Lepeophtheirus salmonis) abundance over an entire production cycle, during which salmon were periodically sampled using Monte Carlo approaches that adopted a variety of sample sizes, treatment thresholds, and sampling intervals. The model could thus track two instances of salmon lice abundance: true abundance (based on the underlying model) and monitored abundance (based on the values that could be estimated under different simulated sampling protocols). Treatments, which depend on monitored abundance, could be characterized as early, timely, or late, as a result of over-estimation, appropriate estimation, and under-estimation, respectively. To achieve timely treatment, it is important to delay treatments until true abundance equals some treatment threshold and to execute treatment as soon as this threshold is reached. Adopting larger sample sizes increased the frequency of timely treatments, largely by reducing the incidence of early treatments due to less variance in the monitored abundance. Changes in sampling interval and treatment threshold also influenced the accuracy of abundance estimates and thus the frequency of timely treatments. This study has implications for the manner in which fish should be sampled on salmon farms to ensure accurate salmon lice abundance estimates and consequently the effective application treatment.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».