Current-use pesticide transport to Costa Rica's high-altitude tropical cloud forest
Notice bibliographique
Résumé
To gain insight into the atmospheric transport and deposition of organic contaminants in high-altitude forests in the humid tropics, pesticides were analyzed in air, water, and soil samples from Costa Rica. Passive samplers deployed across the country revealed annually averaged air concentrations of chlorothalonil, endosulfan, and pendimethalin that were higher in areas with intensive agricultural activities than in more remote areas. Atmospheric concentrations were particularly high in the intensively cultivated central valley. Only endosulfan and its degradation products were found in soils sampled along an altitudinal transect on the northern side of Volcano Turrialba, which is facing heavily cultivated coastal plains. Consistent with calculations of cold trapping in tropical mountains, concentrations of endosulfan sulfate increased with altitude. Pesticide levels in lake, creek, fog, and arboreal water samples from high-elevation cloud forests were generally below 10 ng · L(-1). Endosulfan sulfate was the most abundant pesticide in water, with concentrations ranging from 0.4 to 9.4 ng · L(-1). Its levels were highest in water sampled from bromeliads. Levels of total endosulfan in water are much lower than the reported median lethal concentration (LC50) value for acute toxicity of α-endosulfan to tadpoles. Although this suggests that the presence of pesticide might not have a direct impact on amphibian populations, the possibility of effects of chronic exposure to a mixture of substances cannot be excluded. Fog was relatively enriched in some of the analyzed pesticides, such as dacthal and chlorothalonil, and may constitute an important deposition pathway to high-altitude tropical cloud forest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».