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Enregistrement W2252433840 · doi:10.1021/acs.est.5b03753

Quantifying Neonicotinoid Insecticide Residues Escaping during Maize Planting with Vacuum Planters

2015· article· en· W2252433840 sur OpenAlexafffundabout
Yingen Xue, Victor Limay‐Rios, Jocelyn L Smith, Tracey Baute, Luis Gabriel Forero, A. W. Schaafsma

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésNeonicotinoidSowingAtrazineImidaclopridAgronomySoil waterPesticideChemistryEnvironmental scienceBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonicotinoid residues escaping in vacuum-planter exhaust during maize planting were measured in 25 fields in southwestern Ontario in 2013-2014 using filter bags to collect planter exhaust dust and horizontal and vertical sticky traps to collect planter operation-generated dust. Atrazine residues were used to differentiate between neonicotinoid residues originating from seed or from disturbed soil. Recovery rates of seed-applied neonicotinoids in exhaust were 0.014 and 0.365% in 2013 and 2014, respectively, calculated on the basis of neonicotinoid concentrations in preplant soil and seed application rates. Neonicotinoid exhaust emission rates were 0.0036 and 0.1104 g/ha for 2013 and 2014, respectively, with 99.9472 and 99.7820% originating from treated seed in 2013 and 2014, respectively, calculated on the basis of the atrazine marker. Rates of recovery of seed-applied neonicotinoid residues by exhaust filter bags were 0.015 and 0.437% for 2013 and 2014, respectively. Neonicotinoid residues captured on horizontal and vertical traps were 1.10 ng/cm2 (0.1104 g/ha) and 1.45 ng/cm2 (0.0029 g/ha), respectively, with 92.31 and 93.03% originating from treated seed, respectively, representing 0.3896% of the original active ingredient applied to the seed planted. Exposure to pollinators can be best reduced by strategies to keep active ingredient on the seed, below the soil surface, and in the field where applied.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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