Adsorption of the herbicide terbuthylazine across a range of New Zealand forestry soils
Notice bibliographique
Résumé
The growing importance of environmental certification in plantation forestry is increasing the pressure to discontinue the use of chemicals including herbicides classified as highly hazardous. One of these herbicides is terbuthylazine, a triazine used widely to control a broad range of weeds in plantation forests in New Zealand. Using soil samples obtained from a national trial series, the key objectives of this study were to (i) determine the variation in soil adsorption of terbuthylazine as measured by distribution constant (Kd) across a range of soil types and (ii) develop a multiple regression model to predict Kd from key soil chemical properties. Across the 34 sampled sites, Kd averaged 21.9 L·kg–1 and ranged 38-fold from 3.9 to 146.7 L·kg–1. There was a highly significant (P < 0.0001) relationship between organic carbon and Kd, which was best described by a power function, that explained 86% of the variance in Kd. Addition of pH to the model using an exponential decay function was significant and increased the R2 for the model to 0.99. Across soil orders, Kd varied significantly by 10-fold. Values of Kd were lowest on Raw and Recent soil orders, which have low soil organic carbon and a relatively high pH.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».