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Enregistrement W2002827542 · doi:10.1007/s11356-014-3332-7

Environmental fate and exposure; neonicotinoids and fipronil

2014· review· en· W2002827542 sur OpenAlexaff
J.M. Bonmatin, Chiara Giorio, V. Girolami, Dave Goulson, David P. Kreutzweiser, Christian H. Krupke, Matthias Liess, Elizabeth Y Long, Matteo Marzaro, Edward A. D. Mitchell, D. A. Noome, Noa Simon‐Delso, Andrea Tapparo

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAdessium FoundationUniversiteit UtrechtTriodos Foundation
Mots-clésFipronilEnvironmental scienceSoil waterPesticideContaminationEcotoxicologyArable landToxicologyEnvironmental chemistryAgronomyBiologyAgricultureEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic insecticides are applied to plants using a wide variety of methods, ranging from foliar sprays to seed treatments and soil drenches. Neonicotinoids and fipronil are among the most widely used pesticides in the world. Their popularity is largely due to their high toxicity to invertebrates, the ease and flexibility with which they can be applied, their long persistence, and their systemic nature, which ensures that they spread to all parts of the target crop. However, these properties also increase the probability of environmental contamination and exposure of nontarget organisms. Environmental contamination occurs via a number of routes including dust generated during drilling of dressed seeds, contamination and accumulation in arable soils and soil water, runoff into waterways, and uptake of pesticides by nontarget plants via their roots or dust deposition on leaves. Persistence in soils, waterways, and nontarget plants is variable but can be prolonged; for example, the half-lives of neonicotinoids in soils can exceed 1,000 days, so they can accumulate when used repeatedly. Similarly, they can persist in woody plants for periods exceeding 1 year. Breakdown results in toxic metabolites, though concentrations of these in the environment are rarely measured. Overall, there is strong evidence that soils, waterways, and plants in agricultural environments and neighboring areas are contaminated with variable levels of neonicotinoids or fipronil mixtures and their metabolites (soil, parts per billion (ppb)-parts per million (ppm) range; water, parts per trillion (ppt)-ppb range; and plants, ppb-ppm range). This provides multiple routes for chronic (and acute in some cases) exposure of nontarget animals. For example, pollinators are exposed through direct contact with dust during drilling; consumption of pollen, nectar, or guttation drops from seed-treated crops, water, and consumption of contaminated pollen and nectar from wild flowers and trees growing near-treated crops. Studies of food stores in honeybee colonies from across the globe demonstrate that colonies are routinely and chronically exposed to neonicotinoids, fipronil, and their metabolites (generally in the 1-100 ppb range), mixed with other pesticides some of which are known to act synergistically with neonicotinoids. Other nontarget organisms, particularly those inhabiting soils, aquatic habitats, or herbivorous insects feeding on noncrop plants in farmland, will also inevitably receive exposure, although data are generally lacking for these groups. We summarize the current state of knowledge regarding the environmental fate of these compounds by outlining what is known about the chemical properties of these compounds, and placing these properties in the context of modern agricultural practices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 340
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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