Pesticide regulations for agriculture: Chemically flawed regulatory practice
Notice bibliographique
Résumé
Two categories of pesticide soil models now exist. Government regulatory agencies use pesticide fate and transport hydrology models, including versions of PRZM.gw. They have good descriptions of pesticide transport by water flow. Their descriptions of chemical mechanisms are unrealistic, having been postulated using the universally accepted but incorrect pesticide soil science. The objective of this work is to report experimental tests of a pesticide soil model in use by regulatory agencies and to suggest possible improvements. Tests with experimentally based data explain why PRZM.gw predictions can be wrong by orders of magnitude. Predictive spreadsheet models are the other category. They are experimentally based, with chemical stoichiometry applied to integral kinetic rate laws for sorption, desorption, intra-particle diffusion, and chemical reactions. They do not account for pesticide transport through soils. Each category of models therefore lacks what the other could provide. They need to be either harmonized or replaced. Some preliminary tests indicate that an experimental mismatch between the categories of models will have to be resolved. Reports of pesticides in the environment and the medical problems that overlap geographically indicate that government regulatory practice needs to account for chemical kinetics and mechanisms. Questions about possible cause and effect links could then be investigated.
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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 | 0,055 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».