Evaluating the effects of triclosan on 3 field crops grown in 4 formulations of biosolids
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence suggests that amending soil with biosolids can be an integral component of sustainable agriculture. Despite strong evidence supporting its beneficial use in agriculture, there are concerns that chemicals, such as pharmaceuticals and personal care products, could present a risk to terrestrial ecosystems and human health. Triclosan is one of the most commonly detected compounds in biosolids. To date, laboratory studies indicate that triclosan likely poses a de minimis risk to field crops; however, these studies were either conducted under unrealistic exposure conditions or only assessed 1 or 2 formulations of biosolids. The purpose of the present study was to characterize the effects of triclosan on field crops in soils amended with 4 different formulations of biosolids (liquid, dewatered, compost, and alkaline-hydrolyzed), containing both background and spiked triclosan concentrations, following best management practices used in the province of Ontario. Three crop species (corn, soybean, and spring wheat) were evaluated using several plant growth endpoints (e.g., root wet mass, shoot length, shoot wet/dry mass) in 70-d to 90-d potted soil tests. The results indicated no adverse impact of triclosan on any crop-biosolids combination. Conversely, amending soil with biosolids either enhanced or had no negative effect, on the growth of plants. Results of the present study suggest little risk of triclosan to crops in agricultural fields amended with biosolids. Environ Toxicol Chem 2017;36:1896-1908. © 2016 SETAC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».