Comparing winter-time herbicide behavior and exports in urban, rural, and mixed-use watersheds
Notice bibliographique
Résumé
The presence of pesticides in streams in winter, five to six years following bans on their municipal use suggests that complicated transport behaviour, such as subsurface retention and/or accumulation of pesticides and its release during storms, could be important for understanding recovery time frames following bans or legislation that aim to reduce chemical inputs. We investigated late fall and winter dynamics of four herbicides in paired urban and rural watersheds in Toronto, Canada during rainfall and snowmelt. The range of average concentrations and loads of the sum of atrazine, metolachlor, 2,4-D and mecoprop overlapped in the two types of watersheds, with slightly higher average concentrations in the rural watershed. Relatively consistent herbicide concentration-discharge patterns (i.e. dilution) were observed in the urban sub-watersheds during rainfall, while concentration-discharge patterns were much more variable in the rural watershed. This suggests relatively uniform transport pathways across the urban sub-watersheds, compared to the rural watershed. Concentration-discharge patterns of the neutral herbicides atrazine and metolachlor were similar in both watersheds during snowmelt, though varying discharge patterns resulted in divergent timings of peak concentrations. In contrast, the acidic pesticides 2,4-D and mecoprop, which are primarily associated with urban uses, showed much more variable behavior across both watersheds and merit further investigation. Overall, this work highlights the need to consider pesticide dynamics throughout the year in order to more thoroughly assess the long-term efficacy of legislation governing their use.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».