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Enregistrement W2884103110 · doi:10.3390/su10072522

Regionalized Terrestrial Ecotoxicity Assessment of Copper-Based Fungicides Applied in Viticulture

2018· article· en· W2884103110 sur OpenAlexafffund
Ivan Viveros Santos, Cécile Bulle, Annie Levasseur, Louise Deschênes

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcotoxicityEnvironmental scienceAgricultureDowny mildewGenetic algorithmEcologyAgronomyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life cycle assessment has been recognized as an important decision-making tool to improve the environmental performance of agricultural systems. Still, there are certain modelling issues related to the assessment of their impacts. The first is linked to the assessment of the metal terrestrial ecotoxicity impact, for which metal speciation in soil is disregarded. In fact, emissions of metals in agricultural systems contribute significantly to the ecotoxic impact, as do copper-based fungicides applied in viticulture to combat downy mildew. Another issue is linked to the ways in which the intrinsic geographical variability of agriculture resulting from the variation of management practices, soil properties, and climate is addressed. The aim of this study is to assess the spatial variability of the terrestrial ecotoxicity impact of copper-based fungicides applied in European vineyards, accounting for both geographical variability in terms of agricultural practice and copper speciation in soil. This first entails the development of regionalized characterization factors (CFs) for the copper used in viticulture and then the application of these CFs to a regionalized life-cycle inventory that considers different management practices, soil properties, and climates in different regions, namely Languedoc-Roussillon (France), Minho (Portugal), Tuscany (Italy), and Galicia (Spain). There are two modelling alternatives to determine metal speciation in terrestrial ecotoxicity: (a) empirical regression models; and (b) WHAM 6.0, the geochemical speciation model applied according to the soil properties of the Harmonized World Soil Database (HWSD). Both approaches were used to compute and compare regionalized CFs with each other and with current IMPACT 2002+ CF. The CFs were then aggregated at different spatial resolutions—global, Europe, country, and wine-growing region—to assess the uncertainty related to spatial variability at the different scales and applied in the regionalized case study. The global CF computed for copper terrestrial ecotoxicity is around 3.5 orders of magnitude lower than the one from IMPACT 2002+, demonstrating the impact of including metal speciation. For both methods, an increase in the spatial resolution of the CFs translated into a decrease in the spatial variability of the CFs. With the exception of the aggregated CF for Portugal (Minho) at the country level, all the aggregated CFs derived from empirical regression models are greater than the ones derived from the method based on WHAM 6.0 within a range of 0.2 to 1.2 orders of magnitude. Furthermore, CFs calculated with empirical regression models exhibited a greater spatial variability with respect to the CFs derived from WHAM 6.0. The ranking of the impact scores of the analyzed scenarios was mainly determined by the amount of copper applied in each wine-growing region. However, finer spatial resolutions led to an impact score with lower uncertainty.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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