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Enregistrement W2792507731 · doi:10.1007/s11356-017-1052-5

An update of the Worldwide Integrated Assessment (WIA) on systemic insecticides. Part 3: alternatives to systemic insecticides

2018· article· en· W2792507731 sur OpenAlexfundno aff
Lorenzo Furlan, Alberto Pozzebon, Carlo Duso, Noa Simon‐Delso, Francisco Sánchez‐Bayo, Patrice A. Marchand, Filippo Codato, Maarten Bijleveld van Lexmond, Jean‐Marc Bonmatin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTriodos FoundationDavid Suzuki Foundation
Mots-clésIntegrated pest managementProductivityAgriculturePesticidePest controlBusinessAgricultural productivityLivelihoodFipronilRisk analysis (engineering)Agricultural scienceEnvironmental scienceEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over-reliance on pesticides for pest control is inflicting serious damage to the environmental services that underpin agricultural productivity. The widespread use of systemic insecticides, neonicotinoids, and the phenylpyrazole fipronil in particular is assessed here in terms of their actual use in pest management, effects on crop yields, and the development of pest resistance to these compounds in many crops after two decades of usage. Resistance can only be overcome in the longterm by implementing methods that are not exclusively based on synthetic pesticides. A diverse range of pest management tactics is already available, all of which can achieve efficient pest control below the economic injury level while maintaining the productivity of the crops. A novel insurance method against crop failure is shown here as an example of alternative methods that can protect farmer's crops and their livelihoods without having to use insecticides. Finally, some concluding remarks about the need for a new framework for a truly sustainable agriculture that relies mainly on natural ecosystem services instead of chemicals are included; this reinforcing the previous WIA conclusions (van der Sluijs et al. Environ Sci Pollut Res 22:148-154, 2015).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations75
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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