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Enregistrement W842761162 · doi:10.1371/journal.pone.0130951

Modelling Infectious Hematopoietic Necrosis Virus Dispersion from Marine Salmon Farms in the Discovery Islands, British Columbia, Canada

2015· article· en· W842761162 sur OpenAlexafffundabout
Michael Foreman, Ming Guo, Kyle A. Garver, Dario Stucchi, Peter Chandler, Di Wan, J. Morrison, Darren Tuele

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésInfectious hematopoietic necrosis virusSalmoOutbreakBiologyVirusEnvironmental scienceFisheryEcologyVirologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite volume ocean circulation and particle tracking models are used to simulate water-borne transmission of infectious hematopoietic necrosis virus (IHNV) among Atlantic salmon (Salmo salar) farms in the Discovery Islands region of British Columbia, Canada. Historical simulations for April and July 2010 are carried out to demonstrate the seasonal impact of river discharge, wind, ultra-violet (UV) radiation, and heat flux conditions on near-surface currents, viral dispersion and survival. Numerical particles released from infected farm fish in accordance with IHNV shedding rates estimated through laboratory experiments are dispersed by model oceanic flows. Viral particles are inactivated by ambient UV radiation levels and by the natural microbial community at rates derived through laboratory studies. Viral concentration maps showing temporal and spatial changes are produced and combined with lab-determined minimum infectious dosages to estimate the infective connectivity among farms. Results demonstrate that neighbouring naïve farms can become exposed to IHNV via water-borne transport from an IHNV diseased farm, with a higher risk in April than July, and that many events in the sequence of farm outbreaks in 2001-2002 are consistent with higher risks in our farm connectivity matrix. Applications to other diseases, transfers between farmed and wild fish, and the effect of vaccinations are also discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations61
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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