Pesticide Residues on Fruits and Vegetables from Ontario, Canada, 1991–1995
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».