MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7014620646

THE PRESENCE OF SEA LICE ON STEELHEAD TROUT AT A MARINE FARM IN NH WATERS AND THE UTILIZATION OF LUMPFISH AS A BIOLOGICAL DELOUSER

2021· article· en· W7014620646 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNew Hampshire Sea Grant, University of New HampshireU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLepeophtheirusTroutPopulationAquacultureFish <Actinopterygii>Aquatic animalInvertebrate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea lice are copepodid ectoparasites that infect fish, and cost salmonid farmers millions of dollars each year in damaged product and mitigation efforts. Conventional treatments can unintentionally impact the ambient environment and lead to the lice developing resistance to the treatments. In recent years, lumpfish (Cyclopterus lumpus) have been utilized successfully to naturally clean sea lice from infected salmonids in European and Atlantic Canadian farms, however this technology has yet to be used in US farms. In New Hampshire coastal waters, New Hampshire Sea Grant and the University of New Hampshire operate an experimental steelhead trout (Oncorhynchus mykiss) farm, AquaFort. To understand seasonal occurrence of lice populations at AquaFort and which lice species are present, steelhead were subsampled weekly for sea lice during farm use throughout 2019-2021. Lice abundance, species present, sex ratio, life stage, and occurrence of gravid females were determined. Lice loads (mean lice per fish) peaked on January 19, 2020, at 3.60 lice per fish, and the dominant species observed was Caligus elongatus (n=930) though some individuals of Caligus curtus were observed (n=9). Female lice made up 74% of the lice population throughout the assessment, and adults made up 87% of all lice observed throughout the assessment. The lice loads of gravid females peaked on February 18, 2021, at 2.20 gravid lice per fish. To understand how lumpfish could mitigate sea lice infestations, small, in situ- experimental cages were stocked with different treatments of steelhead trout (strain), lumpfish (presence, absence), and lumpfish hide designs (kelp, PVC panels). Water temperature, fish survival, lice loads, and lumpfish stomach contents were analyzed throughout two 5-week trials to examine lumpfish impacts on sea lice loads. In both caging trials, hide design affected mean lice loads on trout, with lower lice loads in cages containing kelp hides, and in one trial, lice loads were lower in cages containing lumpfish versus no cleanerfish, however, there was no evidence of sea lice within lumpfish stomachs at the end of each trial. Water temperature and lumpfish size differed between the two trials suggesting that cleanerfish size, hide design, and water temperature are key variables to consider for effective sea lice control. These foundational studies contribute towards developing best practices of lumpfish use for sea lice mitigation on steelhead trout, such as when to implement lumpfish to maximize their welfare and cleaning capabilities. This will ultimately lead towards the goal of increasing the sustainability and production of steelhead trout aquaculture in NH coastal waters.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester)Même sujetParasite Biology and Host InteractionsTravaux en français237 207