MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411962478 · doi:10.3354/dao03866

Trends in sea lice infestations on chum and pink salmon in the Broughton Archipelago remain unchanged despite removal of finfish aquaculture

2025· article· en· W4411962478 sur OpenAlexaffabout
Simon R. M. Jones, Crawford W. Revie, Lance Stewardson

Notice bibliographique

RevueDiseases of Aquatic Organisms · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensBC Centre for Aquatic Health SciencesFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepeophtheirusOncorhynchusFisheryBiologyAquacultureInfestationArchipelagoJuvenileFish <Actinopterygii>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To better understand the relative contributions of sea lice Lepeophtheirus salmonis and Caligus clemensi from farmed and non-farmed sources, infestations with sea lice are described on juvenile chum salmon Oncorhynchus keta and pink salmon O. gorbuscha from the Broughton Archipelago (BA) in coastal British Columbia, Canada, during a period of declining salmon aquaculture presence. A total of 2868 salmon were collected by beach seine from 14 sites between 2016 and 2024 and examined for sea lice infestation by microscope. During this time, production of Atlantic salmon in open netpens in the BA declined from a high of 21645 metric tonnes (t) in 17 facilities in 2019 to 614 t in 2 facilities in 2024. The annual prevalence of all sea lice on chum salmon ranged from 53.7% in 2022 to 12.5% in 2023 and on pink salmon from 62.9% in 2022 to 7.3% in 2023. In 2024, the prevalence of L. salmonis and C. clemensi on both salmon species increased and was similar to or higher than annual prevalence values measured between 2016 and 2021, indicating the importance of natural reservoirs as sources of sea lice infestation in the BA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiseases of Aquatic OrganismsMême sujetParasite Biology and Host InteractionsTravaux en français237 207