Measuring variability in phytotoxicity testing using crop and wild plant species
Notice bibliographique
Résumé
A series of experiments was conducted to assess the level of variability in phytotoxicity testing and to investigate factors that may explain some of the observed uncertainties and inconsistencies. The work was conducted in greenhouse or growth chamber environments with plants growing individually in pots and harvested 28 d after spraying with two herbicides, glyphosate and atrazine, as formulated products. Between six and 10 doses were used on five or six replicates, necessitating over 4,500 individually growing plants. In the first set of experiments, several ecotypes (originating from different areas of the world) of eight wild plant species were tested. Significant differences in sensitivity to atrazine and glyphosate were found among ecotypes of most species tested. In the second suite of experiments, the reproducibility of results during different seasons (when growing conditions vary) was investigated using three crops and four wild plant species. Results showed that seasonal variability elicited a pronounced discrepancy in response between plants tested at different times of the year. It was found that no consistent effects could be attributed to the biotic or abiotic factors investigated. Several ecotypes of the same species differed in their seed size, percentage germination, or germination requirements, as well as in growth patterns, but these differences could not explain differences in herbicide sensitivity. Likewise, differences in phytotoxicity could not be attributed to factors such as temperature, light intensity, and sunlight duration. The present study supports the inclusion of an uncertainty factor in risk assessments to account for the intrinsic variability in plant sensitivity to herbicides.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».