Processing Factors of Several Pesticides and Degradation Products in Carrots by Household and Industrial Processing
Notice bibliographique
Résumé
To quantify the effect of household and industrial processing on the pesticide residues, carrots (Daucus carota) were sprayed during cultivation with three fungicides (boscalid, difenoconazole and tebuconazole), two insecticides (chlorpyrifos and dimethoate) and one herbicide (linuron). The most concentrated formulations were applied pursuant to Good Agricultural Practices, to ensure sufficiently high levels of residues, The subsequent processing conditions were established to correspond as close as possible to the actual conditions that are normally used in industrial practice. The effects of household and industrial processing on the levels of the six pesticide residues and eight associated degradation products were quantified. The washing step allowed decreasing the concentration of residues for all pesticides up to ~ 90%. It was the most effective step to remove pesticide residues from carrots. The second process, peeling, results in a reduction comparable to washing. The blanching step, combining heat with a large quantity of water, enhanced the elimination of residues (maximum 50%). After cutting and washing, the residual concentrations were below 5 ppb. However it was observed that the level of pesticide residues was not reduced by microwave cooking. The pesticide residues remaining after previous processing, except difenoconazole, were decreased by sterilization. The cumulative processes allowed the elimination of minimum 90% of pesticide residues. Degradation products, investigated in this study, were not detected.
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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 ».