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Enregistrement W6902309702 · doi:10.6084/m9.figshare.28078100

Sea lice infestation dataset for wild and farmed salmon populations on the Pacific coast of Canada (2001-2023)

2025· dataset· en· W6902309702 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLouseAbundance (ecology)Sampling (signal processing)InfestationLepeophtheirusFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are six files associated with this dataset around farmed and wild salmon in British Columbia, Canada covering data from 2001 to 2023. Two of the files relate to sea lice observations on wild fish and four relate to sampling for sea lice abundance on Atlantic salmon farms. [all_wild_sample_events.csv] – Description of data fields associated with each wild sampling event; each row represents a field sampling event and includes the date and location of each observation and the observation programme (“Source”) under which each event was carried out. [all_wild_fish_lice.csv] – Description of data fields associated with each wild fish that was assessed for sea louse infestation; each row representing a single fish and in addition to the 12 fields that are used to record sea lice presence according to various species and stages of life cycle development, the host species and physical characteristics are noted, as well as a reference field (“Event_ID”) to link each wild fish record to the field event during which it was sampled. [industry_farm_details] - Description of data fields associated with each Atlantic salmon farm operating on the BC coast; each row representing a different farm from which sea lice observations have been included and includes the farm’s name, location and the aquaculture company responsible for that site. [industry_farm_abundance] - Description of data fields associated with the mean monthly sea lice abundance estimates reported from each farm; each row represents a single monthly farm record and includes the sampling year and month, together with four columns providing mean sea louse abundance values and the number of sampled fish from which these means were generated, as well as a field indicating the ‘weighting’ that should be given to this monthly value when estimating zonal averages, based on the proportional number of fish present on that farm compared to the whole zone. [industry_zone_loads_median] - Description of data fields associated with the estimated median monthly sea lice ‘load’ associated with each DFO fish health zone. Each row contains information on the zone, sampling year and month, with the four sea lice columns representing the median total load of each species/stage recorded, where each farm’s load is estimated based on the monthly mean abundance on that farm multiplied by the estimated number of fish present on that farm during the month under consideration. [DFO_farm_abundance] - Description of data fields associated with mean sea lice abundance estimates reported to DFO by BC operators; each row represents a single farm record and includes the year, month, and typically day of sampling, together with four columns providing mean sea louse abundance values and the number of sampled fish from which these means were generated. (This is very similar to data in the [industry- _farm_abundance] table, but provides average values over a more highly resolved time-frame. Hpwever, these data are only available from 2011 and do not contain any values to allow for the generation of weighted means.)

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,012

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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