The role of field dust in pesticide drift when pesticide‐treated maize seeds are planted with vacuum‐type planters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Neonicotinoid‐contaminated dust escaping pneumatic seeders causes exposure to non‐target organisms such as pollinators. Two sources of dust have been reported: abrasion by talc which is added as seed lubricant during planting, and seed‐to‐seed abrasion occurring during seed handling, distribution and planting. We report a third important source that warrants remediation. Here, soil dust stirred up by planters was found to enter the vacuum air intake near seed metering devices. RESULTS The mean quantity of dust collected from the exhaust of a commercial pneumatic planter over a number of field sites and situations was 46 g ha−1, ranging from 5.8 to 184.2 g ha−1. While the clothianidin concentration in exhaust dust declined with increasing quantity of dust, total clothianidin recovered increased linearly within the study parameters. Up to 2.4 g ha−1 of clothianidin was recovered from planter exhaust, representing approximately 12.6% of the active ingredient applied to seed. A similar pattern occurred in the laboratory on a single standing planter unit using diatomaceous earth as surrogate field dust. CONCLUSION Field dust in pneumatic metering systems contributes significantly to clothianidin contamination in planter exhaust by seed abrasion. Adding diatomaceous earth as surrogate field dust to the Heubach seed dust protocol accounted for field dust abrasion and distinguished anti‐abrasive properties of seed treatments. © 2017 Society of Chemical Industry
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».