Persistence of Selected Pesticides used in Sugarcane Production in Soil and Water in the Northern Lake Victoria Catchment
Notice bibliographique
Résumé
Pesticide use in the Lake Victoria catchment area ofUganda has continuously been increasing in the last ten years due to increase in the production of horticultural export crops and sugarcane. The farms have to use pesticides for increased crop productivity in order to meet market demands. This study was conducted to monitor pesticide levels in soils and runoff water following treatment of a sugarcane field in the Northern Lake Victoria watershed. Soil and water samples were collected over a period of 304 days after planting of the sugarcane and analysed for pesticide residues. In soils, glyphosate levels ranged from 0.8-135.5 μglkg. Ametryn ranged from 44.9-1705.4 μg/kg, and Dichlorophenoxy acetic acid (2.4-D) 15.6- 835.2 μg/kg. In water, glyphosate levels ranged from l.3 to 42.2 upstream and 0.4 to 9.3 downstream, ametryn ranged from < 15 to 31.5 μgll upstream and from <1 5- 18.6 g/1 downstream and, 2.4-D<LO to 15.7 μg/1 upstream and <10 to 13.4 μg/1 downstream. The quality of water obtained was compared with the Canadian Environmental Quality thresholds for fresh water, irrigation and livestock water for selected pesticides. At the applied rates the use of herbicides Touch down ( 48% glyphosate trimesium) and Gesapax-H (21% ametryn and 29%, 2,4-D) for the control of weeds in sugarcane farming system at Kakira was found to be within acceptable levels. Keywords : Pesticides, soil, water, pollution, concentration.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».