Pesticide Residues on Fruits and Vegetables from Ontario, Canada, 1991–1995
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For the 5-year period 1991 to 1995, 1536 vegetable and 802 fruit samples were analyzed. The purpose of this study was to determine if pesticides were present on Ontario-produced fruits and vegetables, and if so, to determine if residues violated maximum residue limits (MRLs). Overall, 31.5% of the samples had no detectable pesticide residues, whereas 68.5% contained one or more residues. Most of the residues were present at very low concentrations; 48% of the detections were < 0.1 parts per million (ppm), and 86% were < 1 ppm. However, violations of MRL were observed in only 3.2% of the vegetables samples and 3.1% of the fruit samples. In addition, 4.8% of the samples contained a "technical" violation, that is, there was no specified MRL for the pesticide-commodity combination and the residues exceeded 0.1 ppm. Of the detectable residues, 63% were < 10% of the MRL, whereas 89% were < 50% of the MRL. More fruit samples (91.4%) had a detectable residue, compared with vegetable samples (56.6%). Fruit is often treated close to harvest or post harvest to ensure that wholesome produce reaches the consumer. Forty-six percent of the samples contained 2 or more residues, and 2% of all samples had more than 5 different pesticides detected; fruit samples tended to have more multiple residues. The most frequently found pesticides were captan, the dithiocarbamate fungicides, endosulfan, azinphos-methyl, phosmet, parathion, and iprodione. These pesticides were also used in the greatest quantity for crop production. Overall, the data agree fairly closely with those reported for the U.S. Department of Agriculture Pesticide Data Program because the 2 programs have similar analytical goals and objectives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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