Empirical and modeling evidence of regional atmospheric transport of current-use pesticides
Notice bibliographique
Résumé
Water samples from 30 lakes in Canada and the northeastern United States were analyzed for the occurrence of 27 current-use pesticides (CUPs). Eleven CUPs were frequently detected in lakes receiving agricultural inputs as well as in remote lakes hundreds of kilometers from known application areas. These included the triazine herbicide atrazine and its desethylated degradation product; the herbicides alachlor, metolachlor, and dacthal; the organophosphate insecticides chlorpyrifos, diazinon, and disulfoton; the organochlorine insecticides alpha-endosulfan and lindane; and the fungicides chlorothalonil and flutriafol. For six of the pesticides, empirical half-distances on the order of 560 to 1,820 km were estimated from the water-concentration gradient with latitude. For most of the pesticides, a suite of assessment models failed to predict such atmospheric long-range transport behavior, unless the effect of periods of lower hydroxyl radical concentrations and dry weather were taken into account. Observations and model results suggest that under the conditions prevailing in south-central Canada (relatively high latitude, low precipitation rates), many CUPs will be able to undergo regional-scale atmospheric transport and reach lakes outside areas of agricultural application. When assessing the potential of fairly reactive and water-soluble substances to undergo long-range transport, it is imperative to account for periods of no precipitation, to assure that degradation rate constants are correct, and to apply oxidant concentrations that are valid for the region and time period of interest.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».