Assessing the Fate of an Aromatic Hydrocarbon Fluid in Agricultural Spray Applications Using the Three-Stage ADVOCATE Model Framework
Notice bibliographique
Résumé
Components of emulsifiable concentrates (ECs) used in pesticide formulations may be emitted to air following application in agricultural use and contribute to ozone formation. A key consideration is the fraction of the ECs that is volatilized. This study is designed to provide a mechanistic model framework for estimating emissions of an aromatic hydrocarbon fluid used in ECs based on the results of spray chamber experiments that simulate fate as the fluids become subject to volatilization, sorption to soil, and biodegradation. The results indicate the need to treat the volatilization losses in three stages: (i) losses during spraying, (ii) losses up to 12 h after spraying in which the soil is coated with the ECs, and (iii) subsequent longer term losses in which the ECs become increasingly sorbed and subject to biodegradation. A mass balance model, the agrochemical derived volatile organic compound air transfer evaluation (ADVOCATE) tool, is developed, treating the ECs as seven hydrocarbon component groups, to estimate the volatilization and biodegradation losses using parameters fitted to empirical data. This enables losses to be estimated for each hydrocarbon component under field conditions, thereby providing a basis for improved estimation of ozone formation potential and for designing ECs that have lower emissions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».