MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977530064 · doi:10.2134/jeq2002.1290

Environmental Concentrations of Agricultural Herbicides

2002· article· en· W1977530064 sur OpenAlexaffabout
Don T. Waite, Allan J. Cessna, R. Grover, Lorne A. Kerr, A. D. Snihura

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaAgriculture and Agri-Food CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)Surface waterEnvironmental sciencePesticideEnvironmental chemistryAgronomyChemistryHydrology (agriculture)Animal scienceEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The herbicides 2,4-D (2,4-dichlorophenoxyacetic acid) and triallate [S-2,3,3-trichloroallyl di-isopropyl(thiocarbamate)] are extensively used to control broadleaf and wild oat (respectively) weed infestations in Canadian cereal crops. In 1990, for example, more than 3.8 million kg of 2,4-D and 2.7 million kg of triallate were applied in the three prairie provinces (Alberta, Saskatchewan, and Manitoba). Maximum air concentrations of these two herbicides during the summers of 1989 and 1990 near Regina, Saskatchewan, were 3.90 ng m(-3) (2,4-D) and 60.04 ng m(-3) (triallate). Concentrations of these two herbicides were also measured in bulk atmospheric deposition (wet plus dry) and in farm pond water and associated surface film. Maximum measured levels of 2,4-D were 3550 ng m(-2) d(-1) (bulk deposition), 332 ng m(-2) (surface film), and 290 ng L(-1) (pond water). Maximum levels of triallate were 2300 ng m(-2) d(-1) (bulk deposition), 212 ng m(-2) (surface film), and 500 ng L(-1) (pond water). The highest quantities of the herbicides tended to be found during or immediately after the time of regional application. The movement of the herbicides in the environment will be discussed in relation to the four matrices studied.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,000

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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations64
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental QualityMême sujetPesticide and Herbicide Environmental StudiesTravaux en français237 207