Pesticide Aerosol Characteristics in the Vicinity of an Agricultural Vehicle Cab During Application
Notice bibliographique
Résumé
Pesticide spraying for crop protection leads to the formation of a mist of droplets, part of which is dispersed into the atmosphere. The characteristics of this aerosol, namely its particle size distribution and concentration, were measured during five campaigns involving cereal crop growing, wine grape culture, and orcharding. The measurement method incorporated a tracer product (fluorescein) with the treatment product; the pesticide aerosol concentration was then deduced from the tracer concentration. This method was validated by comparing the pesticide concentration determined by tracing with the concentration determined by direct measurement of the active substance of the pesticide. Concentration was measured using sampling filters, and particle size distribution was measured using cascade impactors. Instruments were mounted on an agricultural vehicle cab to optimize aerosol characterization, and then the cab's confinement efficiency was determined. Aerosols analyzed were fine, featuring mass median diameters between 4 microm and 15 microm; they are therefore highly dispersive. Their concentration is sufficiently high to justify operator protection by an efficient, filtered-air, pressurized cab, especially in wine grape culture and orcharding, which are the sectors where the highest pesticide transfers have been observed.
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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) | 0,000 | 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 ».