[The first stage of toxicology evaluation and analysis of 1502 pesticide samples].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the results of the first-stage toxicological evaluation of 1 502 pesticide samples. METHODS: The classification of the 1 502 pesticide samples was analyzed, and the experimental results of the samples in different years were compared. RESULTS: Most of the 1 502 pesticide samples were insecticides, accounting for 52.5% of all, followed by bactericides and herbicides. In the 5 years, the proportion of biogenic insecticides showed a significant rising trend (χ² = 11.426, P < 0.05). The proportion of single pesticides was 65.8%; mixed pesticides accounted for 32.7%; original pesticides accounted for only 1.5%. From 2008 to 2012, most pesticides had low toxicity, regardless of the exposure route (via the mouth, skin, or respiratory tract). Acute oral and dermal toxicity tests showed that pesticides with moderate toxicity declined year by year (oral exposure χ² = 18.036, P < 0.01; dermal exposure χ² = 40.482, P < 0.01). There was a small proportion of pesticides with high toxicity. We did not detect any pesticide with extreme toxicity. Acute skin irritation and eye irritation test showed an upward trend in proportion of non-irritating pesticides (χ² = 77.110, P < 0.01; χ² = 12.693, P < 0.05), while the proportion of medium-irritation pesticides decreased significantly (χ² = 18.941, P < 0.01; χ² = 13.129, P < 0.05). Sensitization test showed that all samples were weak sensitizers. CONCLUSION: The major type of investigated pesticides was insecticide. Most samples were single pesticides, and there was a certain proportion of mixed pesticides. Novel pesticides such as bio-pesticides are the development tendency. The tested pesticides were mainly low-toxicity pesticides, with a certain proportion of medium- and high-toxicity pesticides. Personal protection should be strengthened during production and use of pesticides.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».