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Enregistrement W6980241300

Biophysical Factors Impacting Sea Lice Settlement and Survival

2023· article· en· W6980241300 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitalCommons (California Polytechnic State University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLepeophtheirusBiological dispersalObligateBayAquacultureCurrent (fluid)Plankton
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic salmon (Salmo salar L.) aquaculture production in Maine is a valuable contributor to the economy, the expansion of which has been challenged by the parasitic salmon louse Lepeophtheirus salmonis. As planktonic organisms, the life of the salmon louse is primarily dictated by the physical conditions of the environment: the temperature for development time, salinity for survival, and current velocity for transport. Salmon lice are obligate parasites for whom the successful infection of a suitable host is critical to completion of their life cycle. However, little is understood about the effects of current velocity on infection success. Hydrodynamic models are tools that describe the physical conditions of the marine environment and have been combined with particle tracking models to predict the dispersal of sea lice in salmon-farming areas in other countries, including Norway, Scotland, Canada, and the Faroe Islands. These models vary in scope, however, many lack a parameter for the effect of velocity on attachment. The purpose of the experiments conducted as part of this thesis is to provide such a parameter for inclusion in a model for sea lice dispersal in Cobscook Bay, one of the primary sites of net pen salmon farming in the United States. PIT-tagged Atlantic salmon were challenged with a standardized dose of salmon lice at low, moderate, and high current velocities commonly experienced by salmon in net-pens in Cobscook Bay at 5, 10, and 15 cm sec-1 (0.10, 0.19, and 0.29 knots), respectively. Mean percent settlement was calculated for each velocity group, and a permutation-based ANOVA was conducted to determine if significant differences existed between groups. Percent settlement was significantly different in all three velocity groups, with optimum settlement occurring at moderate velocity, with high velocity resulting in the lowest average settlement success. The results of this study exhibit similar patterns to what has been observed in other studies and are discussed with respect to sentinel cage surveys previously conducted in Cobscook Bay.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,010
Science ouverte0,0020,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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