The Effects of Oxygen Supplementation Infrastructure on Farmed Atlantic Salmon (<i>Salmo salar</i>) Behavior Using Acoustic Telemetry
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is leading to worldwide ocean temperature rise and increased occurrence of low oxygen events. Dissolved oxygen and water temperature play a crucial role in the growth and health of fish becoming determining factors of welfare. In order to counteract the effects of low oxygen events, farms worldwide have begun to experiment with oxygen supplementation systems. In this study, high‐resolution, high‐frequency acoustic tags were used to monitor the movement of Atlantic salmon (Salmo salar) at a commercial farm where an oxygen supplementation system was installed. A 2‐month study period was selected, which allowed the characterization of fish movement during and after the oxygen supplementation project. The positioning of 15 fish was recorded using high temporal resolution (3 s). Fish movement was characterized by calculating four fish variables: velocity (ms−1), distance from the center of the cage (m), turning angle (°), and relative measurements of depth (m). During the oxygenation trial, all tagged individuals recorded slower swimming velocities than after the trial. Seventy‐seven percent of the tagged population swam nearer to the cage edge during the trial than after, and 85% displayed straighter swimming patterns during the trial than after. Lastly, during the trial, 85% of the tagged population swam shallower than after the trial. Although causality cannot be related to the oxygen supplementation experiment due to the potential effect of confounding variables naturally occurring in the environment, this study highlights that increased farm technology can provide more insight into the effects of oxygenation systems on fish behavior.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».