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Enregistrement W1899643429 · doi:10.1002/ieam.1706

Integrated assessment of climate change impact on surface runoff contamination by pesticides

2015· article· en· W1899643429 sur OpenAlexafffundabout
Patrick Gagnon, Claudia Sheedy, Alain N. Rousseau, Gaétan Bourgeois, Gérald Chouinard

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaQuébec Ministère du Développement Durable, de l’Environnement et de la Lutte Contre les Changements ClimatiquesMinistère de l'Agriculture et de l'AlimentationInstitut national de la recherche scientifiqueMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésCodling mothEnvironmental scienceSurface runoffOrchardPesticideClimate changePhenologyPEST analysisCropMalusAgricultureAgronomyHydrology (agriculture)EcologyBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pesticide transport by surface runoff depends on climate, agricultural practices, topography, soil characteristics, crop type, and pest phenology. To accurately assess the impact of climate change, these factors must be accounted for in a single framework by integrating their interaction and uncertainty. This article presents the development and application of a framework to assess the impact of climate change on pesticide transport by surface runoff in southern Québec (Canada) for the 1981–2040 period. The crop enemies investigated were: weeds for corn (Zea mays); and for apple orchard (Malus pumila), 3 insect pests (codling moth [Cydia pomonella], plum curculio [Conotrachelus nenuphar], and apple maggot [Rhagoletis pomonella]), 2 diseases (apple scab [Venturia inaequalis], and fire blight [Erwinia amylovora]). A total of 23 climate simulations, 19 sites, and 11 active ingredients were considered. The relationship between climate and phenology was accounted for by bioclimatic models of the Computer Centre for Agricultural Pest Forecasting (CIPRA) software. Exported loads of pesticides were evaluated at the edge-of-field scale using the Pesticide Root Zone Model (PRZM), simulating both hydrology and chemical transport. A stochastic model was developed to account for PRZM parameter uncertainty. Results of this study indicate that for the 2011–2040 period, application dates would be advanced from 3 to 7 days on average with respect to the 1981–2010 period. However, the impact of climate change on maximum daily rainfall during the application window is not statistically significant, mainly due to the high variability of extreme rainfall events. Hence, for the studied sites and crop enemies considered, climate change impact on pesticide transported in surface runoff is not statistically significant throughout the 2011-2040 period. Integr Environ Assess Managem 2016;12:559–571. © Her Majesty the Queen in Right of Canada 2015; Published 2015 SETAC Key Points Integration of climate model data, bioclimatic model data, agricultural management scenarios, a pesticide transport model, and a stochastic model in a single framework to assess the climate change impact on exported pesticide loads in surface runoff. Assessment of climate change impacts on both pesticide applications and losses by surface runoff. Assessment of climate change impacts of major crop enemies in Québec (Canada) in a relatively near horizon (1981–2040). For the studied sites and crop enemies considered, climate change impact on pesticide transported in surface runoff is not statistically significant, mainly due to the high variability of intense rainfall events.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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