Comparison of Removal Efficiencies of Different Household Cleaning Methods in Reducing Imidacloprid and Triabendazole Residues on Cherry Tomatoes
Notice bibliographique
Résumé
People have paid much attention on the pesticide residues in agricultural products at present. However there are less concern on processed agricultural products or on final consumption of processed foods, even though most processed foods are being finally consumed. In this paper, pesticide residues such as imidacloprid and triabendazole on the cherry tomatoes were cleaned by conducting different household cleaning methods in the way of normal vegetable cleaning. Results showed that it can effectively remove the residual imidacloprid on cherry tomatoes by soaking first them in water and then rinsing them with running tap water, wherein the removal rates were 30.59%-65.24% and processing factor were 0.3476-0.6941. While to remove the residual triabendazole on cherry tomatoes, we first soaked them in 0.1% edible vinegar solution and then rinsed them with running tap water, which can also effectively remove the triabendazole residues on the cherry tomatoes, with removal rates reaching 29.31%-74.01% and processing factor reaching 0.2599-0.7069. Our research provides an inherent relationship between pesticide residues and cleaning approaches as well as important theoretical basis for risk assessments of agricultural food.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».