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Enregistrement W2785712992 · doi:10.20937/rica.2018.34.01.01

PLAGUICIDAS AGRICOLAS: UN MARCO DE REFERENCIA PARA EVALUAR RIESGOS A LA SALUD EN COMUNIDADES RURALES EN EL ESTADO DE SONORA, MÉXICO

2018· article· es· W2785712992 sur OpenAlexaff
María Isabel Silveira-Gramont, María Lourdes Aldana-Madrid, Julián Piri-Santana, Ana Isabel Valenzuela-Quintanar, Graciela Jasa-Silveira, Guillermo Rodríguez‐Olibarria

Notice bibliographique

RevueRevista Internacional de Contaminación Ambiental · 2018
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En diferentes proyectos realizados en Sonora, Mxico, se comprob la presencia de contaminacin por agroqumicos en trabajadores y habitantes de localidades rurales aledaas a campos de cultivo. Para evaluar el peligro que representa para la salud de los habitantes la exposicin pasiva de dichos compuestos, se requiere informacin confiable y actualizada sobre cultivos sembrados y plagas, as como cantidades, dosis y formas de aplicacin de los plaguicidas utilizados, especialmente aquellos con potencial de riesgo para la salud. En este trabajo se propone un marco de referencia que permita identificar la informacin con que se cuenta a nivel local, como lo es el Distrito de Desarrollo Rural (DDR) 144-Hermosillo sobre cultivos y sus plagas, adems de la intensidad y frecuencia de aplicacin de plaguicidas por aspersin. En el periodo 2010 a 2014, nueve cultivos ocupaban el 80 % de la superficie sembrada en el DDR 144 Hermosillo y podan emplear 24 productos agroqumicos aplicados por aspersin. De stos, los insecticidas organofosforados y herbicidas llegan a aplicarse de 16 a 211 t en 72 500 ha en una temporada, varios de estos plaguicidas son moderadamente persistentes en el ambiente y se consideran con efectos adversos a la salud por organizaciones nacionales e internacionales. Se concluye que en los predios agrcolas se asperjan suficientes cantidades de plaguicidas peligrosos, que pueden afectar la salud de los habitantes de localidades cercanas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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