Long‐Term Ground Water Quality Impacts from the Use of Hexazinone for the Commercial Production of Lowbush Blueberries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lowbush blueberries, native to eastern Canada and Maine, are an important economic crop in these areas. Herbicides containing the active ingredient hexazinone are commonly applied to blueberry fields, and there is a high frequency of detection of relatively low concentrations of hexazinone in domestic wells located close to areas of lowbush blueberry production. The objective of this study was to determine the long‐term impacts from hexazinone‐based herbicide use on ground water quality in the immediate growing areas. Physical and chemical hydrogeologic data were collected for an outwash sand and gravel aquifer in southwestern New Brunswick, Canada. The majority of the land overlying the aquifer is devoted to lowbush blueberry production. Twenty‐one nested monitoring wells were sampled for hexazinone and hexazinone metabolites over a four‐year period. Hexazinone was consistently detected at values of 1 to 8 parts per billion (ppb) in all but two of these wells, one that is upgradient of herbicide applications, and one that is downgradient with anoxic conditions. Hexazinone metabolites B and A1 were also detected in all but two of the 21 wells at values ranging from 0.5 to 2.5 ppb. The hexazinone and metabolite data suggest both aerobic and anaerobic degradation of hexazinone. Complete degradation of hexazinone appears to occur only in the one downgradient well exhibiting anoxic ground water conditions. Concentrations of hexazinone and its metabolites in the ground water were essentially constant over the four‐year period.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».