Trace level determination of selected sulfonylurea herbicides in wetland sediment by liquid chromatography electrospray tandem mass spectrometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sulfonylurea herbicides are widely used in crop production on the Canadian prairies and a portion of these herbicides applied to cropland are inevitably lost to surrounding aquatic ecosystems. Little is known regarding the presence of sulfonylurea herbicides in wetlands located amongst cropland. This paper describes a new analytical method for the extraction and the determination of seven sulfonylurea herbicides (thifensulfuron-methyl, tribenuron-methyl, ethametsulfuron-methyl, metsulfuron-methyl, rimsulfuron, nicosulfuron and sulfosulfuron) in wetland sediment. The method provided > 85% analyte recovery from fortified sediment for six of the seven sulfonylurea herbicides with a limit of quantification (LOQ) of 1.0 microg kg(-1). Tribenuron-methyl had significantly lower recovery compared to the other six sulfonylurea herbicides (LOQ = 2 microg kg(-1)). Mean recovery standard deviations were < 10%. This methodology was used to quantify sulfonylurea herbicide residues in sediment samples collected from prairie wetlands situated within the agricultural landscape of Saskatchewan and Manitoba, Canada. This is the first-known detection of sulfonylurea herbicide residues in prairie wetland sediments. Ethametsulfuron-methyl, sulfosulfuron and metsulfuron-methyl, the three most environmentally persistent of the seven sulfonylurea herbicides monitored in the surveillance component of this study, were most frequently detected in wetland sediment with mean concentrations ranging from 1.2 to 10 microg kg(-1).
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle