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Enregistrement W4413116163 · doi:10.1002/ece3.71006

Salmon Louse Infestation Impairs the Long‐Term Survival of Sea‐Run Brown Trout

2025· article· en· W4413116163 sur OpenAlexaff
Knut Wiik Vollset, Bjørnar Skår, Robert J. Lennox, Rosa Maria Serra‐Llinares, Gunnar Bekke Lehmann

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésLouseInfestationTroutFisheryBiologyTerm (time)Brown troutZoologyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anadromous salmonids, including sea-run brown trout, are exposed to ectoparasitic salmon lice during their sea migrations. The development of intensive aquaculture in coastal areas has promoted louse epidemics by substantially increasing the number of hosts available to the parasite. We employed a mark-recapture study involving large-scale traps to capture and PIT-tag 676 wild sea-trout during their early marine migration in spring 2020 and 2021. Each trout was examined for lice, tagged with passive integrated transponders (PIT), and monitored for subsequent survival using a PIT antenna system installed at the river Yndesdalsvassdraget. Using a Cormack-Jolly-Seber capture recapture model of individual re-detections the subsequent years, we found a significant negative correlation between lice per gram of fish weight and the survival probability. Increasing lice load from 0 to 1 louse per gram fish reduced the survival probability by approximately 73% in 2020 and 58% in 2021. This is among the first field studies to demonstrate a statistically significant association between individual survival of brown trout and their parasite loads in the wild. Our findings demonstrate the critical need for robust marine spatial planning and lice management in coastal fisheries. Effective control of lice loads is essential to mitigate their deleterious effects on brown trout, ensuring sustainable fish populations and maintaining ecological balance in regions affected by aquaculture.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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