Trace level determination of selected sulfonylurea herbicides in wetland sediment by liquid chromatography electrospray tandem mass spectrometry
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».