Opportunities and challenges with transitioning to non‐lethal sampling of wild fish for microbiome research
Notice bibliographique
Résumé
The microbial communities of fish are considered an integral part of maintaining the overall health and fitness of their host. Research has shown that resident microbes reside on various mucosal surfaces, such as the gills, skin, and gastrointestinal tract, and play a key role in various host functions, including digestion, immunity, and disease resistance. A second, more transient group of microbes reside in the digesta, or feces, and are primarily influenced by environmental factors such as the host diet. The vast majority of fish microbiome research currently uses lethal sampling to analyse any one of these mucosal and/or digesta microbial communities. The present paper discusses the various opportunities that non-lethal microbiome sampling offers, as well as some inherent challenges, with the ultimate goal of creating a sound argument for future researchers to transition to non-lethal sampling of wild fish in microbiome research. Doing so will reduce animal welfare and population impacts on fish while creating novel opportunities to link host microbial communities to an individual's behavior and survival across space and time (e.g., life-stages, seasons). Current lethal sampling efforts constrain our ability to understand the mechanistic ecological consequences of variation in microbiome communities in the wild. Transitioning to non-lethal sampling will open new frontiers in ecological and microbial research.
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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 | 0,111 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».