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Enregistrement W2008195212 · doi:10.2134/jeq2007.0298

Small‐Scale Spatial Variability of Atrazine and Dinoseb Adsorption Parameters in an Alluvial Soil

2008· article· en· W2008195212 sur OpenAlexaff
Alain Mermoud, Jean Martins, D. Zhang, Anne‐Catherine Favre

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAtrazineSorptionTransectSoil waterSoil scienceAlluviumSoil horizonEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistrySampling (signal processing)Hydrology (agriculture)PesticideAdsorptionGeologyGeomorphologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil sorption processes largely control the environmental fate of herbicides. Therefore, accuracy of sorption parameters is crucial for accurate prediction of herbicide mobility in agricultural soils. A combined experimental and statistical study was performed to investigate the small-scale spatial variability of sorption parameters for atrazine and dinoseb in soils and to establish the number of samples needed to provide a value of the distribution coefficient (K(d)) next to the mean, with a given precision. The study explored sorption properties of the two herbicides in subsurface samples collected from four pits distributed along a transect of an alluvial soil; two to four samples were taken at about 30 cm apart at each sampling location. When considering all the data, the distribution coefficients were found to be normally and log-normally distributed for atrazine and dinoseb, respectively; the CVs were relatively high (close to 50% for dinoseb and 40% for atrazine). When analyzed horizon by horizon, the data revealed distribution coefficients normally distributed for both herbicides, whatever the soil layer, with lower CVs. The K(d) values were shown to vary considerably between samples collected at very short distance (a few centimeters), suggesting that taking a single soil sample to determine sorption properties through batch experiments can lead to highly unrepresentative results and to poor sorption/mobility predictions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,253
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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