“Selective” Pesticides: Are They Less Hazardous to the Environment?
Notice bibliographique
Résumé
For half a century, scientists and the public have been well aware of the risk posed by pesticides to humans and the environment. Worldwide concern about pesticide residues on food and in drinking water has led to legislative efforts to restrict the use of traditional, broad-spectrum pesticides. In the United States, the Food Quality Protection Act (Public Law 104–170), passed by Congress in 1996, effectively mandates a severe reduction in the use of many such pesticides for a wide range of agricultural uses. The principal rationale for restricting the use of many of these chemicals is to protect consumers, especially children, who are judged to be more susceptible to the effects of pesticides (NRC 1993, Goldman 1998). For their part, in anticipation of the loss of many widely used organophosphorus and carbamate insecticides, pesticide producers have developed a suite of new biorational pesticides designed to target only select organisms. These new products are typically termed selective based on the results of simple laboratory dose–response trials with target and nontarget species to determine LD50, the dose of a chemical that kills 50% of the population tested (LD = “lethal dose”). There is increasing evidence that many nontarget species are affected by several of these chemicals in ways that are often surprising and unpredictable (Banken and Stark 1998, Boyd and Boethel 1998, Losey et al. 1999, Smith and Krischik 1999).
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».