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Enregistrement W2052855176 · doi:10.1081/pfc-120035923

Factors Influencing 2,4-D Sorption and Mineralization in Soil

2004· article· en· W2052855176 sur OpenAlexafffund
Paula Picton, Annemieke Farenhorst

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSorptionMineralization (soil science)Soil waterEnvironmental chemistryChemistryTotal organic carbonOrganic matterSoil carbonSoil organic matterNutrientNitrogenSoil scienceEnvironmental scienceAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study quantified 2,4-D [(2,4-dichlorophenoxy)acetic acid] sorption and mineralization rates in five soils as influenced by soil characteristics and nutrient contents. Results indicated that 2.4-D was weakly sorbed by soil, with Freundlich distribution coefficients ranging from 0.81 to 2.89 microg(1 - 1/n) g(-1) mL(1/n). First-order mineralization rate constants varied from 0.03 to 0.26, corresponding to calculated mineralization half-lives of 3 and 22 days, respectively. Herbicide sorption generally increased with increasing soil organic carbon content, but the extent of 2,4-D sorption per unit organic carbon varied among the soils due to differences in soil pH, clay content and/or organic matter quality. Herbicide mineralization rates were greater in soils that sorbed more 2,4-D per unit organic carbon, and that had greater soil nitrogen contents. We conclude that the effect of sorption on herbicide degradation cannot be generalized without a better understanding of the effects of soil characteristics and nutrient content on herbicide behavior in soil.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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