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Enregistrement W4396957825 · doi:10.1139/facets-2023-0156

Modelling the dispersion of infectious salmon anemia virus from Atlantic salmon farms in the Quoddy Region of New Brunswick, Canada and Maine, USA

2024· article· en· W4396957825 sur OpenAlexafffundvenueabout
Fuhong Ding, Nellie Gagné, Delphine Ditlecadet, Brady K. Quinn, Marc Trudel

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésFisheryGeographyEquine infectious anemiaBiologyVirusVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathogen dispersal from infected aquaculture sites into the surrounding ocean poses risks of infection to wild and farmed species, but is difficult to predict. This study aimed to build a framework using an ocean circulation and a particle tracking model in conjunction with a dynamic infection model and a virus inactivation model to simulate the dispersal of the infectious salmon anemia virus (ISAV) from Atlantic salmon farms. Simulated particles were released from hypothetically infected farms and advected by modelled currents. Inactivation of viral cohorts by ambient ultraviolet radiation and natural microbial communities was simulated during advection. Simulations showed that ISAV concentration varied spatiotemporally with the progression of the outbreak, current speed and direction, tidal elevation amplitude, and environmental decay. Connectivity among aquaculture sites varied in relation to seaway distances, though simulations showed that connectivity can also be asymmetrical between farm sites. Sensitivity analyses showed that the dispersal of ISAV was moderately sensitive to uncertainty associated with the viral decay model, highlighting the importance of obtaining accurate estimates of inactivation rates of ISAV. This framework provides an approach to simulate waterborne viral transmission that considers the biology and epidemic features of significance for pathogens and the dynamic conditions of the ocean.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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