Characteristics of a sea louse (<i>Caligus clemensi</i>) epizootic in wild Pacific herring (<i>Clupea pallasii</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We characterized a natural sea louse epizootic of Caligus clemensi and the effects of parasitism on Pacific herring Clupea pallasii in Port Angeles Harbor, WA, USA. Infestation prevalence on newly metamorphosed age 0 Pacific herring reached 100% prevalence by mid-August. At this time, the mean louse intensity was 4.6 lice/fish, and a positive correlation occurred between louse intensity and herring body length. The epizootic then waned, with infestation prevalence decreasing to less than 25% and the mean parasite intensity falling below 1 louse. While skin injuries were not detected, motile lice preferentially aggregated around head and anterior dorsal areas. However, louse tropism became evenly distributed over the body as the parasite intensity increased. Louse-induced mortality in herring was negligible in controlled experiments. These results indicate that Caligus clemensi epizootics reach high prevalence, but also fade from mid-summer to early fall. Due to the predominant presence of motile copepod stages, we suggest that the epizootic fades because lice complete their life cycle and dislodge from the host; however, multiple explanations for epidemic fading are possible.
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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 | 0,000 |
| 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 ».